« résoudre pour voir »
Mots Clefs: nanophotonique, Super-résolution photonique, nouvelles sondes, préparation des échantillons et milieu d’observation, quantification, modélisation, microscopie électronique environnemental, CLEM, SAF, RICM, TIRF, polarisation, contrôle de la lumière, nanostructures photoniquesmécanique moléculaire en cellule, plasticité membranaire et dynamique des récepteurs, interfaces cellulaires, biomécanique, synapse, architecture des machinerie moléculaire, relations hôtes/parasites, biofilms, virus,…
En moins de 10 ans, la microscopie de super-résolution s’est imposée comme un outil incontournable dans le domaine de la biologie cellulaire. Permettant de dépasser la limite de diffraction optique et d’atteindre des résolutions pouvant atteindre une dizaine de nanomètres dans les 3 dimensions de l’espace, elle offre de nouvelles perspectives dans la compréhension des nombreux mécanismes moléculaires à une échelle spatiale nanométrique et une résolution temporelle de l’ordre de la milliseconde. La reconnaissance exceptionnellement rapide de ces techniques par le prix Nobel de Chimie en 2014 est à l’image des progrès faramineux réalisés au cours de ces dix dernières années. La mise en œuvre et l’utilisation de ces techniques nécessitent l’expertise de plusieurs disciplines, telles que l’optique, l’informatique, la chimie et la biologie. L’objectif est de faciliter la démocratisation de ces approches en mutualisant les connaissances actuelles.
Actions : Organisation de journées thématiques de super-résolution où l’on privilégie un échange sur les différents développements des équipes membres du GDR. * Organisation d’ateliers de formation en super-résolution pour la communauté scientifique. * Faciliter les échanges entre les utilisateurs, les développeurs académiques, et les sociétés industrielles associés au GDR.
La microscopie de super-résolution ouvre aujourd’hui des nouvelles perspectives dans la compréhension de nombreux mécanismes moléculaires. La course initiale pour obtenir des images plus résolues de structures biologiques déjà connues a été remplacée par un besoin de données quantitatives fournissant des réponses fiables à des hypothèses biologiques non résolues. Ainsi, des nouveaux enjeux apparaissent pour étendre cette observation à l’échelle nanomètrique, afin notamment de pouvoir observer des échantillons plus complexes. Cela implique des techniques optiques pouvant atteindre des grandes profondeurs en gardant une résolution à l’échelle nanométrique, mais également extraire d’autres paramètres tels que la durée de vie de fluorescence, l’orientation moléculaire, l’indice de réfraction, etc. La route tracée vers une microscopie quantitative à l’échelle nanométrique demande donc le développement de nouvelles sondes fluorescentes et agents de contraste, ainsi comme des nouvelles stratégies de marquage et préparation d’échantillons, en particulier pour permettre l’observation en système vivant tout en maximisant le nombre de photons pouvant être détectées. Ces développements sont fortement liés à la promesse d’extraction des nouveaux paramètres physico-chimies des échantillons biologiques, ainsi comme à la possibilité de mesurer des interactions dynamiques à l’échelle moléculaire.
Actions : Journées sondes pour l’imagerie en super-résolution, en coordination avec l’axe chimie du GDR. * Ateliers pratiques pour accélérer l’adoption de nouvelles stratégies de marquage et préparation d’échantillons. * Création d’un groupe de travail dynamique et super-résolution, en lien avec l’axe dynamique du GDR.
Enfin l’accès aux informations nanomètriques à N-dimension génère de grandes quantités de données qui posent la question du stockage, du partage de données, de nouvelles méthodes d’analyse. Il semble donc important de ne pas oublier la gestion et analyse des données de super-résolution. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle offre aussi la possibilité d’optimiser les acquisitions, établir des liens entre des expériences en vivant vs fixés, et démultiplie les possibilités d’analyse.
Actions : Formation AI/deep learning dédié aux approches nanoscopiques, en lien avec l’axe bioinformatique du GDR. * Formation pratique pour faciliter la gestion, traitement et analyses des données.
Coordinateurs : Sandrine Lévêque-Fort (email), Ignacio Izeddin (email), Lydia Danglot (email)