Dans cette interview,Ma Cliniques’entretient avec James O’Brien, vice-président de Leica Microsystems, sur leur dernier développement, le microhub Mica, et comment cela pourrait révolutionner et faire progresser le domaine de la microscopie à fluorescence.
Sommaire
Pourriez-vous commencer par donner à nos lecteurs un bref aperçu du paysage actuel de la microscopie ?
La microscopie et les techniques de laboratoire, en général, ont beaucoup progressé au cours des 20 dernières années. Les exigences des clients ont incité les fournisseurs à utiliser ces techniques pour obtenir des résultats et une convivialité plus reproductibles et robustes.
Les fournisseurs doivent rendre ces techniques plus faciles à utiliser pour favoriser et accroître leur adoption. Quand j’étais à l’université, vous pouviez vous spécialiser dans vos activités de laboratoire parce qu’il n’y en avait pas autant. Vous pourriez devenir un expert dans une technique particulière dans le cadre de vos recherches.
Dans la réalité d’aujourd’hui – en particulier lorsque vous cherchez à publier – vous ne pouvez pas simplement tirer parti d’une seule technique pour conduire votre découverte. Par exemple, si vous étudiez des protéines, il vous sera demandé de corréler vos résultats avec des informations transcriptomiques ou des informations provenant d’une autre technique.
On vous demande également de le faire sur plus d’échantillons. Vous ne pouvez pas publier sur un événement rare découvert dans deux instances – vous avez besoin de preuves reproductibles statistiquement valides qui nécessitent un nombre élevé d’événements.
La réalité du laboratoire a changé au cours des 20 dernières années, ce qui signifie que la réalité pour les chercheurs a changé, les exigences pour publier et obtenir des subventions ont changé, et tout cela a fait avancer les techniques.
Cette nouvelle réalité qui a poussé la majorité de l’environnement de laboratoire n’a pas forcé la microscopie à changer de la même manière. La microscopie est restée une technique où il faut être assez expérimenté pour obtenir des résultats reproductibles et être efficace pour collecter autant de données que possible à partir d’autant d’échantillons que possible.
Qu’est-ce que la plateforme Mica et comment est né le projet ?
Crédit image : Leica Microsystems GmbH
En développant la plateforme Mica, nous souhaitons relever ce défi fondamental de la microscopie nécessitant une expertise importante pour obtenir des résultats.
Avec Mica, nous avons construit un système basé sur l’intelligence intégrée et l’automatisation. Nous avons fourni une solution qui élimine le besoin d’expertise en transformant l’utilisation de la microscopie en une tâche de routine : insérez l’échantillon et utilisez quelques clics pour acquérir une image de haute qualité et des données spatiales utiles.
C’est très différent de la façon dont les choses ont été faites historiquement dans le monde de la microscopie. Les systèmes sont très techniques, obligent l’utilisateur à définir de nombreux paramètres et à les optimiser par itération pour obtenir des résultats de haute qualité.
Lors du développement de Mica, nous avons donné la priorité aux besoins des chercheurs principaux qui se concentrent sur des questions biologiques spécifiques et exigent le résultat extrait en plus des données visuelles. Ils recherchent quelque chose de simple et facile à utiliser. Mica fournit cela. En quelques clics, le système automatise cette expertise d’optimisation des paramètres tels que les paramètres du détecteur, la taille du trou d’épingle, les gains, etc., en utilisant des algorithmes et des logiciels plutôt que l’utilisateur ne les définit manuellement.
Y a-t-il eu des résistances à cette approche et à cette façon de travailler très différentes ?
Nous avons constaté une certaine résistance, en partie parce que Mica pourrait être perçu comme une menace pour leur expertise. Par exemple, dans une installation d’imagerie principale, où il s’agit essentiellement d’une entreprise de services fournissant une expertise en imagerie, il y a eu initialement un certain recul de la part de certains des KOL à qui nous avons parlé.
En fin de compte, lorsque nous avons fait quelques introductions à l’instrument, ils en ont également vu la valeur. Ils consacrent beaucoup de temps à la formation, au recyclage et au dépannage dans leur laboratoire, le tout avec des ressources limitées. Ils ont vu une opportunité d’utiliser un Mica pour gérer des travaux plus routiniers, permettant à leurs experts de se concentrer sur les technologies plus avancées qui nécessitent leur expertise.
Du point de vue de l’adoption, quelques facteurs plus larges ont joué en faveur de Mica. La première est que l’acceptation des outils numériques a augmenté. L’intelligence artificielle était par exemple mal vue il y a quelques années pour être utilisée dans l’analyse d’images, car elle est souvent considérée comme une boîte noire.
Nous constatons maintenant que cet obstacle a été réduit et notre produit Avia, qui utilise l’apprentissage automatique pour l’analyse d’images, connaît une excellente adoption. Nous avons incorporé une partie de la technologie Aivia dans Mica.
L’autre facteur est que l’une des principales avancées technologiques du mica, le démélange hyperspectral, est connue de la communauté. Unmixing hyperspectral – une approche basée sur un algorithme pour séparer la lumière vient du laboratoire du Dr Scott Fraser.
Il a beaucoup publié là-dessus, les gens le comprennent et c’est largement accepté. Nous nous sommes associés au Dr Fraser pour tirer parti de sa technologie, l’optimiser et l’industrialiser en un produit accessible à l’ensemble de la communauté.
Au-delà de sa facilité d’utilisation et de son accessibilité, y a-t-il d’autres raisons pour lesquelles Mica change si bien la donne ?
Il y a aussi quelques aspects techniques ; par exemple, le système offre à la fois des capacités à champ large et confocales. D’autres systèmes sur le marché intègrent ces deux technologies, mais dans Mica, nous les avons entièrement intégrées.
Lorsque vous regardez un échantillon en champ large, vous pouvez voir une plus grande partie de l’échantillon. Avec Mica, vous pouvez être en mode champ large, trouver quelque chose d’intéressant, et en un clic, la vue passe en mode confocal pour regarder cela beaucoup plus en profondeur ou en vue 3D.
Crédit image : Leica Microsystems GmbH
Quels sont les avantages de Mica par rapport aux plateformes alternatives actuelles ?
Techniquement, le système est jusqu’à quatre fois plus rapide qu’un système conventionnel. En termes de ce que cela peut signifier pour un client, la numérisation d’une diapositive à haute résolution sur un système conventionnel peut prendre jusqu’à 8 heures car vous devez numériser de manière séquentielle.
Par exemple, en microscopie conventionnelle, vous regardez une couleur, prenez une image, passez à la couleur suivante, puis effectuez la même étape itérative.
Avec la technologie FluoSync de Mica utilisant le démixage hyperspectral, nous pouvons capturer presque tout le spectre de la lumière et toutes les informations en une seule fois, puis en utilisant des algorithmes, nous séparons cela en quatre composants. Cela rend le système jusqu’à quatre fois plus rapide que n’importe quel microscope conventionnel.
En collectant toutes ces informations en une seule fois, nous ne subissons aucun décalage dans la corrélation temporelle. Par exemple, lors de l’imagerie d’un processus biologique qui évolue très rapidement, il est facile de manquer des événements importants, ce qui crée de l’incertitude ou fait que les données ne sont plus directement corrélées à mesure que les choses changent au cours de cette période.
Les données capturées via Mica sont corrélées à 100 % spatialement et temporairement, ce qui nous donne plus de confiance dans les données et supprime la variabilité.
Comme nous avons construit le système à partir de zéro, et qu’il est entièrement autonome, nous l’avons construit comme un incubateur. Cela signifie que nous pouvons mener des expériences sur des cellules vivantes pendant de très longues durées tout en maintenant des conditions optimales pour maintenir les cellules en bonne santé.
Qu’est-ce que la microscopie à fluorescence et à quoi sert-elle ?
La microscopie à fluorescence implique, bien sûr, d’agrandir ce que vous essayez d’observer, mais vous marquez également spécifiquement une cible. Cette cible est souvent une protéine, et nous utiliserions un anticorps conjugué à un fluorophore qui l’attache à l’analyte d’intérêt.
Nous excitons ensuite ce fluorophore, lui faisant émettre une lumière que nous captons à l’aide d’un capteur.
Souvent, vous devez extraire plus d’une protéine d’intérêt d’un échantillon, nous appliquons donc différents fluorophores pour obtenir différents points sur le spectre. C’est pourquoi nous voyons souvent des processus itératifs en microscopie, car de nombreux utilisateurs regardent une protéine en utilisant un fluorophore, puis passent au suivant.
Une chose qui est très différente avec Mica est que nous ne parlons pas de capturer quatre couleurs ; nous parlons de capturer quatre étiquettes. Généralement, dans un microscope, vous filtreriez la lumière que vous regardez pour savoir à quel fluorophore l’attribuer.
Mais la réalité est que lorsque vous excitez les fluorophores, vous n’en excitez pas seulement un ; vous excitez souvent une fenêtre de longueurs d’onde.
Par exemple, dans le cas de la lumière rouge émise par un fluorophore, une partie de celle-ci peut en fait provenir du jaune car elle apparaît dans la fenêtre du spectre. Les chercheurs essaient d’étaler les choses aussi loin que possible pour minimiser l’influence des autres fluorophores. En microscopie conventionnelle, c’est juste quelque chose que tout le monde accepte d’avoir à gérer
Ce n’est pas un problème dans Mica car nous ne regardons pas une fenêtre dans le spectre – nous prenons toute la lumière émise par un fluorophore et la calculons en une protéine marquée. Cela signifie que nous avons la réponse réelle pour chaque étiquette que nous examinons, et nous pouvons quantifier avec précision cette réponse. C’est très différent des approches conventionnelles de microscopie.
Quel sera l’impact de ces changements sur le consommateur ?
En fin de compte, l’objectif des chercheurs est de conduire le volant d’inertie de la découverte pour faire des découvertes, publier et attirer plus de financement. Avec Mica, nous voulons les aider à intégrer le contexte spatial et les données spatiales dans leurs recherches pour faire avancer ces recherches grâce à des informations plus rapides et un accès plus rapide aux données.
Nous avons également introduit des capacités d’analyse, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent facilement capturer une image et commencer à regarder un histogramme. Nous essayons de raccourcir ce cycle pour faire avancer leurs recherches plus rapidement, en fin de compte jusqu’à leur point final de publication.
Pour les demandes de subvention, vous avez besoin d’unicité. L’utilisation d’une technologie unique qui peut vous mener à de nouvelles découvertes peut faire la différence dans une demande de subvention. Avec Mica, et chez Leica, nous nous efforçons d’être un avantage moteur pour que les chercheurs gagnent des fonds et fassent avancer la science.
Qu’est-ce qui fait l’importance de ce développement au-delà du domaine de la microscopie ?
Nous avons évité de désigner Mica directement comme un microscope, optant plutôt pour la catégorie de Microhub car nous pensons qu’il s’agit d’un changement fondamental dans la façon dont la microscopie est utilisée et perçue en laboratoire.
L’appeler un microscope ne rend pas justice à ce que nous avons pu apporter au système. Il s’agit d’une nouvelle approche de la collecte d’informations spatiales et, au final, c’est ce que recherchent nos clients.
Nous nous attendons à ce que cet équipement soit universellement adopté dans les laboratoires, comme une centrifugeuse ou un cytomètre en flux qui est commun à tous les environnements de laboratoire. Notre objectif est d’en faire le dispositif de laboratoire standard pour la collecte de données spatiales.
En raison de l’étendue de ses capacités, nous pouvons déplacer de nombreuses expériences de différents appareils vers un seul système. À partir d’une cellule vivante, d’une technologie confocale et à champ large et de capacités d’analyse, nous rassemblons de nombreux points liés à la microscopie dans un seul appareil spécifique.
C’est aussi un système qui guide les clients tout au long du processus pour obtenir des résultats, au lieu d’être simplement un outil qui les oblige également à trouver un chemin vers leur destination. Le mica a réduit le nombre d’étapes dans le processus de routine – 85 % de réduction sur le front et 60 % dans l’ensemble du processus.
C’est bien plus qu’un microscope – c’est pourquoi nous l’appelons un Microhub.
À propos de James O’Brien
James O’Brien est vice-président des sciences de la vie chez Leica Microsystems. James O’Brien a rejoint Leica Microsystems en 2019 en tant que vice-président Microscopie appliquée et a repris l’unité commerciale de recherche en sciences de la vie en juin 2020.
James a rejoint Leica de Tecan où, pendant 16 ans, il a fait progresser sa carrière d’un rôle d’applications sur le terrain, de direction de service, d’opérations de vente à la direction d’une variété d’entreprises clientes de Tecan. Plus récemment, James a occupé le poste de vice-président de l’activité Labwerx de Tecan. Tout en travaillant dans des rôles mondiaux, James a vécu aux États-Unis et en Europe.
La formation de James est en biologie et sa carrière a commencé à l’Université Johns Hopkins dans la recherche génomique. Il est également titulaire d’un MBA de la Kenan-Flagler Business School avec distinction.
À propos de Leica Microsystems
Leica Microsystems, Inc., situé à Buffalo Grove, IL, est le siège social de l’unité de vente aux États-Unis pour la division Microsystems. Avec environ 300 employés de bureau et sur le terrain, Leica dispose également d’un vaste réseau de revendeurs régionaux et de bureaux régionaux prêts à servir les clients à travers les États-Unis et le Canada.
