Chercheurs de l’Université de Washington a développé un moyen d’utiliser des photos de smartphone pour identifier les bactéries potentiellement nocives sur la peau et dans la bouche. La méthode peut identifier visuellement les microbes sur la peau qui contribuent à l’acné ainsi que ceux qui causent la gingivite et les plaques dentaires.

L’équipe était dirigée par Ruikang Wang, professeur de bio-ingénierie et d’ophtalmologie à l’Université de Washington. Le groupe de chercheurs a combiné une modification de boîtier de smartphone avec un ensemble de méthodes de traitement d’images pour montrer des bactéries sur des images prises par un appareil photo de smartphone conventionnel standard. Le résultat est ce que les chercheurs disent être une méthode relativement peu coûteuse et rapide qui pourrait être utilisée à la maison pour évaluer la présence de bactéries nocives.

“Les bactéries sur la peau et dans notre bouche peuvent avoir de larges impacts sur notre santé – de la carie dentaire au ralentissement de la cicatrisation des plaies”, explique Wang. « Comme les smartphones sont si largement utilisés, nous voulions développer un outil simple et économique que les gens pourraient utiliser pour en savoir plus sur les bactéries présentes sur la peau et dans la cavité buccale. »

Wang explique que les bactéries ne sont normalement pas faciles à voir en utilisant des photos de smartphones classiques car elles capturent en RVB. En bref, les images capturées proviennent de différentes longueurs d’onde de lumière dans le spectre visuel, mais de nombreuses bactéries émettent des couleurs qui dépassent ce spectre et lui sont donc invisibles.

Pour contourner ce problème, les chercheurs ont ajouté à l’appareil photo d’un smartphone un anneau imprimé en 3D avec 10 lumières noires LED disposées autour.

Photographies du smartphone modifié que les chercheurs ont utilisé pour capturer des images RVB de la peau et des cavités buccales avec éclairage LED. | Optique et lasers en ingénierie, 2021

“Les lumières LED” excitent “une classe de molécules dérivées de bactéries appelées porphyrines, les obligeant à émettre un signal fluorescent rouge que l’appareil photo du smartphone peut ensuite capter”, explique l’auteur principal Qinghua He, doctorant en bio-ingénierie à l’UW.

De nombreuses bactéries produisent des porphyrines comme sous-produit de leur croissance et de leur métabolisme. Les porphyrines peuvent s’accumuler sur la peau et dans la bouche où les bactéries sont présentes en grand nombre, selon le co-auteur Yuandong Li, chercheur postdoctoral en bio-ingénierie à l’UW. Plus il y a de porphyrines à la surface de la peau, plus il y a de chances que de l’acné se forme.

Selon un résumé de l’Université de Washington, l’éclairage LED a fourni à l’équipe suffisamment d’informations visuelles pour convertir par calcul les couleurs RVB des images dérivées des smartphones en d’autres longueurs d’onde du spectre visuel. Cela génère une image “pseudo-multispectrale” qui se compose de 15 sections différentes du spectre visuel – plutôt que les trois dans l’image RVB d’origine.

À droite se trouve l’image d’autofluorescence RVB de la peau du visage d’un volontaire. Sur la gauche se trouve l’image pseudo-multispectrale de la même région, avec la contamination des signaux de fond supprimée. Les régions blanches sur l’image pseudo-multispectrale indiquent des niveaux élevés de porphyrines. | Optique et lasers en ingénierie, 2021

L’équipe affirme qu’essayer d’obtenir ce type d’informations visuelles à l’avance aurait nécessité des lumières volumineuses et coûteuses, ce qui rend l’utilisation de lumières noires LED bon marché beaucoup plus accessible pour une adoption généralisée. Théoriquement, le pipeline d’analyse d’images pourrait être modifié pour détecter d’autres signatures bactériennes qui s’illuminent sous les LED.

« C’est la beauté de cette technique : nous pouvons examiner différents composants simultanément », a déclaré Wang. « Si vous avez des bactéries produisant un sous-produit différent que vous souhaitez détecter, vous pouvez utiliser la même image pour le rechercher, ce que vous ne pouvez pas faire aujourd’hui avec les systèmes d’imagerie conventionnels. »

Wang dit qu’il y a plusieurs directions dans lesquelles l’équipe peut aller à partir d’ici alors qu’elle explore les environnements complexes du corps humain et recherche d’autres moyens de résoudre les différents problèmes qui peuvent y survenir. le document de recherche complet peut être consulté ici.



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