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Lorsqu’une molécule se pose sur la plate-forme, la façon dont elle interagit avec la lumière modifie le comportement des pixels. Il en ressort une carte de l’absorption de la lumière, que l’on peut transcrire en code-barres moléculaire.

EPFL

(sda-ats)

Un dispositif développé à l’EPFL permet de faire de la détection et de l’analyse ultraprécise de molécules par code-barres sans recourir à des équipements volumineux. Cette technique, dévoilée dans la revue Science, utilise également l’intelligence artificielle.

En termes de détection et d’analyse de molécules organiques, la spectroscopie infrarouge est considérée comme la méthode phare. Elle requiert cependant l’utilisation de techniques complexes et d’instruments coûteux et volumineux, dont la miniaturisation représente un vrai défi, a indiqué jeudi l'Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) dans un communiqué.

Il est impossible pour l’heure de les utiliser lors d’analyses sur le terrain - mesure de polluants par exemple - ou dans certaines applications industrielles et médicales. Leur sensibilité est également limitée, lorsqu’il s’agit de détecter de faibles quantités de composants.

A la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur de l’EPFL, des scientifiques ont collaboré avec l’Université nationale australienne pour mettre au point une méthode nanophotonique compacte qui permette d’obtenir les caractéristiques des molécules, sans passer par la spectrométrie traditionnelle.

La plate-forme est constituée d’une surface couverte de centaines de nano-capteurs appelés métapixels, qui permettent de générer un code-barres distinct pour chaque molécule entrant en contact avec elle.

Carte pixélisée

Lorsqu’une molécule se pose sur la plate-forme, la façon dont elle absorbe la lumière modifie le comportement de tous les pixels en contact avec elle. Il en ressort une carte pixélisée de l’absorption de la lumière, que l’on peut transcrire en code-barres moléculaire. Tout cela sans utiliser de spectromètre.

Ces codes-barres peuvent être analysés grâce aux nouveaux outils de classifications et de reconnaissance d’images de type réseaux de neurones artificiels. En utilisant ces outils, il serait possible de constituer et fournir une énorme bibliothèque de code-barres pour des composants allant des protéines à l’ADN, en passant par les pesticides et les polymères.

Cela permettrait aux chercheurs de détecter rapidement d’infimes quantités de composant, dans des milieux complexes. Les chercheurs ont déjà utilisé leur technique pour détecter des polymères, des pesticides et des molécules organiques. Les applications sont nombreuses, du test médical portable aux analyses de toutes sortes.

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ATS