2024-2029
Financement : European HORIZON Research and Innovation Actions
Site web : https://cordis.europa.eu/project/id/101188201/fr
Le projet MALDIBANK (Multi-domain Open MALDI Spectra Archive for Identification of Microorganisms) vise à améliorer l’identification microbienne en s’appuyant sur la spectrométrie de masse MALDI-TOF et l’intelligence artificielle. Il a pour objectif de développer une plateforme centralisée, automatisée et ouverte permettant de traiter, stocker, analyser et interpréter des spectres MALDI-TOF pour la caractérisation microbienne. Le projet comprend le développement d’algorithmes avancés de prétraitement, d’identification rapide, de détection de caractères phénotypiques (comme la résistance aux antibiotiques), et de détection d’espèces dans des échantillons mixtes. Il inclut également la création d’une base de données de spectres validés, l’élaboration de normes, la mise en place d’infrastructures informatiques performantes, et un programme de formation pour les utilisateurs des infrastructures de recherche. Enfin, plusieurs cas d’usage en santé, agroalimentaire et environnement sont prévus pour démontrer l’impact et l’applicabilité de la solution développée.
Au sein de ce projet, Sorbonne Université est responsable du Work Package 1, intitulé « Innovative tools to handle MALDI-TOF spectra for microbial identification and characterization of isolates ». À ce titre, elle coordonne les travaux sur :
- Le développement d’algorithmes de prétraitement automatique des fichiers MALDI-TOF (Task 1.1).
- La création de standards et méthodes rapides d’identification microbienne, avec un objectif d’identification rapide dans des bases de données contenant jusqu’à 100 000 spectres (Task 1.2).
- L’évaluation et l’implémentation d’architectures neuronales, notamment CNN, RNN, autoencodeurs, pour améliorer la classification spectrale (Task 1.3).
- Le développement d’algorithmes de validation de la qualité des spectres pour constituer des bases de données de référence robustes (Task 1.4).