Imagerie hyperspectrale infrarouge pour l'identification sans marquage de pathogènes sur milieu gélosé

L’industrie et le domaine de la santé sont demandeurs de moyens rapides et peu couteux pour l’identification de microorganismes. Des avantages pratiques et un coût réduit font de la culture en boite de Petri un outil omniprésent en microbiologie, mais l’observation des colonies microbiennes n’offre pas de diagnostic fiable sans validation par une analyse secondaire. Ces analyses, qu’il s’agisse de réactions chimiques, d’une PCR ou de spectrométrie de masse, demandent une préparation d’échantillon spécifique impliquant des coûts et des délais supplémentaires. C’est pourquoi plusieurs systèmes d’imagerie de boite ont déjà été expérimentés pour automatiser l’observation des cultures et proposer une identification directement sur la boite de Petri. Toutefois, ceux-ci se cantonnent jusqu’à présent au domaine du visible et du proche infrarouge (400 – 1000 nm), ce qui n’apporte des informations que sur le morphotype des colonies de micro-organismes et limite la précision d’identification.Cette thèse est consacrée à l’exploration d’un système d’imagerie multispectrale dans l’infrarouge moyen. Cette gamme de longueurs d’onde apporte des informations à la fois sur le morphotype et sur la composition chimique des colonies observées. Cette imagerie non destructive et sans marquage pourrait fournir une identification à l’espèce des colonies cultivées sur agar, tout en ouvrant la voie à de nouvelles applications. Un système expérimental, combinant des lasers à cascade quantique comme source lumineuse et une matrice de microbolomètres comme imageur, a permis l’acquisition d’images de colonies à neuf longueurs d’ondes comprises entre 5 et 8 µm. 2253 colonies appartenant à huit espèces de microorganismes communs ont ainsi été imagées. Pour l’une des espèces, Staphylococcus epidermidis, trois souches différentes ont été analysées pour tester la capacité du système en matière de typage.Après acquisition, plusieurs méthodes de classification d’image ont été testées pour aboutir à un taux d’identification correct moyen de 94.4 %. Industry and health care are demanding rapid and inexpensive means for microbial identification. Thanks to its low cost and practical advantages, Petri dish culture is a ubiquitous tool in microbiology, but the sole observation of microbial colonies does not offer a reliable diagnosis. Identification in itself depends on secondary analysis, such as chemical reactions, PCR or mass spectrometry, which require specific sample preparation, which involves