L’apprentissage automatique apprend aux membranes cellulaires à trier selon l’affinité chimique
2025-11-28 16:49
Source:Université Cornell
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Longtemps, les membranes d’ultrafiltration industrielles et pharmaceutiques n’ont séparé les molécules que par taille. Une équipe de l’Université Cornell a mis au point un nouveau matériau poreux capable de filtrer selon la composition chimique des molécules.

Les membranes classiques peinent à séparer des molécules de même taille mais de chimie différente (ex. anticorps isomères). L’équipe a mélangé des micelles de copolymères à blocs de natures chimiques différentes – de petites sphères polymères auto-assemblées – pour créer une membrane dont les parois des pores présentent une diversité chimique contrôlée. Ulrich Wiesner, auteur senior, déclare : « C’est la première véritable méthode pour fabriquer des membranes d’ultrafiltration dont la surface des pores est chimiquement variée ; cette approche pourrait révolutionner l’ultrafiltration. »

Inspirés par les canaux protéiques naturels qui distinguent les ions métalliques, le groupe Wiesner a étudié comment les interactions entre micelles influencent leur auto-assemblage. En combinant différents copolymères, ils ont contrôlé la répartition des groupes chimiques à l’intérieur des pores. Lily Charalambous, première auteure, précise que, malgré la simplicité du principe, l’expérimentation fut complexe, notamment pour localiser précisément les groupes chimiques.

Pour cartographier l’arrangement des micelles, l’équipe a imagé des centaines d’échantillons au microscope électronique à balayage puis utilisé l’apprentissage automatique pour détecter les motifs de pores et localiser les micelles. Fernando A. Escobedo, co-auteur, a réalisé des simulations moléculaires très grossières mais intensivement calibrées pour révéler les règles d’auto-organisation.

Cette étude s’appuie sur les travaux précédents de l’équipe qui avaient conduit à la création de Terapore Technologies (membranes d’ultrafiltration pour séparation de virus en biopharmacie). La nouvelle méthode ouvre la voie à des membranes de séparation par affinité programmables chimiquement. Wiesner conclut que cette avancée pourrait transformer l’ultrafiltration, ouvrir de nouvelles applications et même donner naissance à de nouveaux matériaux pour revêtements intelligents et biocapteurs. L’équipe poursuit ses recherches sur la caractérisation de la couche de séparation en surface.

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