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Triple combinaison
gagnante automatisée

Bio

Criblage par hybridation

La biologie moléculaire permet l’identification d’agents pathogènes par leur génotype (ADN) à la place de l’identification phénotypique de la microbiologie.

La technologie par biopuces à ADN de Dendris se base sur une approche syndromique. La microbiologie ou la PCR cible en général quelques microorganismes par analyse. L’approche syndromique vise à identifier simultanément tous les pathogènes en une seule analyse, basé sur les symptômes permettant l’amélioration du diagnostic et de la prise en charge des patients.

Une PCR multiplex consensus va amplifier tous les pathogènes présents dans l’échantillon à analyser.

L’hybridation va cribler et permettre d’identifier le(s) pathogènes(s) présent(s) grâce à une combinaison de sondes spécifiques à chaque cible.

Les points clés de la technologie des biopuces à ADN sont la sensibilité et la spécificité lors de l’interaction entre les sondes et la cible qui résultent de la conception des sondes et de la chimie fixant les sondes au support. Notre technologie repose sur la fonctionnalisation du support par des dendrimères phosphorés ce qui augmente considérablement la sensibilité de notre puce.

Nano
Info

Dendris a développé un algorithme d’apprentissage automatique pour délivrer les résultats des échantillons cliniques analysés de façon fiable et rapide. A partir d’une base d’apprentissage constituée d’échantillons étiquetés (supervisé) notre algorithme va construire son modèle. De ce modèle il va pouvoir fournir des prédictions sur de nouveaux échantillons de façon automatique, fiable et rapide.

L’algorithme choisi par Dendris est basé sur la combinaison d’arbres de décisions. Cet algorithme est appelé Random Forest. Ce programme est très utilisé en intelligence artificielle (IA) pour résoudre des problèmes de prédiction notamment dans le domaine de la santé.

Notre équipe dirigée par Jean-Pierre MAJORAL, expert de renommée mondiale dans le domaine “Conception et propriétés des dendrimères de la biologie à la chimie médicinale”, offre des services de haut niveau dans la conception et la fabrication de dendrimères adaptés à vos besoins.

Contactez-nous pour en savoir plus sur nos produits et services de chimie.

Les dendrimères sont des “macromolécules arborescentes parfaitement définies dont la structure part d’un cœur central pour aller, via des unités de branchement, vers des fonctions périphériques”.

Dendrimères

Cœur central

Unité de branchement


Fonction périphérique


Génération

certificat-data-dendris

Dendris utilise un algorithme d’apprentissage automatique pour délivrer les résultats des échantillons cliniques analysés. A partir d’une base d’apprentissage constituée d’échantillons étiquetés (supervisés) l’algorithme va construire son modèle. De ce modèle il va pouvoir fournir des prédictions sur de nouveaux échantillons de façon automatique, fiable et rapide.

L’algorithme choisi par Dendris est basé sur la combinaison d’arbres de décisions. Cet algorithme appelé Random Forest a été proposé en 2001 par Leo Breiman, membre de l’académie des sciences aux USA. Ce programme est très utilisé en Intelligence Artificielle (IA) pour résoudre des problèmes de prédiction notamment dans le domaine de la santé (1832 citations sur PubMed en 2022).

Dès la création de Dendris en 2009, les équipes ont adapté et paramétré le Random Forest afin d’exploiter au mieux les données générées par la biopuce DendrisCHIP. Le machine learning sans cesse amélioré permet aujourd’hui de répondre au mieux aux attentes des laboratoires par une sensibilité et une spécificité de détection des pathogènes optimales. Les échantillons passés sur l’application enrichissent la base d’apprentissage permettant au modèle de devenir de plus en plus performant et d’élargir les panels avec de nouvelles cibles. L’application et les données sont hébergées sur des serveurs (dual site) certifiés hébergeur de données santé (HDS). Enfin, la certification HDS garantit la sécurité par un cryptage des données et une politique de confidentialité stricte.