DYNARED.

Au service de la recherche scientifique.

Les globules rouges, acteurs essentiels de la vie.

Leur capacité unique à se déformer leur permet de circuler à travers les microvaisseaux sanguins les plus étroits, assurant ainsi un apport vital en oxygène à chaque cellule de l'organisme.

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La déformabilité individuelle des globules rouges joue un rôle clé dans leur fonction et leur survie dans la circulation sanguine.

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Altérations pathologiques observées dans de nombreuses maladies (drépanocytose, diabète, paludisme, sepsis,...).

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L'étude de la rhéologie des globules rouges apporte des connaissances nécessaires pour répondre aux enjeux médicaux.

La solution DYNARED

Visualisation des globules rouges individuels et de leur mouvement.

Tank-treading

Le globule rouge garde une orientation fixe, et sa membrane tourne.

Rolling

Le globule rouge roule sur la tranche.

Tumbling

Le globule rouge a un mouvement de bascule.

Classification automatique des globules rouges par IA en fonction de leur mode de déplacement,
et enregistrement des séquences d'images.

Séquences d'images

Analyses et mesures

Profil de déformabilité d'une population hétérogène de globules rouges

Profil de déformabilité fTT

Profil de déformabilité (rigidité de la membrane + viscosité du cytoplasme) en fonction du taux de cisaillement appliqué pour un contrôle sain (HbAA) et un patient atteint de drépanocytose (HbSS). Chaque point correspond à ~2000 globules rouges.

Déformabilité des globules rouges en fonction de leur densité et de leur niveau d'hydratation.

Déformabilité en fonction de la densité

(A) Tri en densité d'une solution de globule rouge, et mesure de fTT en fonction de la densité et (B) fTT en fonction du niveau d'hydratation pour des contrôles sains (HbAA) et des patients drépanocytaires (HbSS).

• A novel red blood cell deformability biomarker is associated with hemolysis and vaso-occlusive crises in sickle cell disease. M. Sahun, E. Bernit, S. Atwell, A. Hornung, A.M. Charrier, I. Agouti, N. Bonello-Palot, M. Cerino, E. Helfer, C. Badens, A. Viallat, Scientific Reports 15, 15864 (2025). DOI: 10.1038/s41598-025-00152-w

• Classification of red cell dynamics with convolutional and recurrent neural networks: a sickle cell disease case study. M. Darrin, A. Samudre, M. Sahun, S. Atwell, C. Badens, A. Charrier, E. Helfer, A. Viallat, V. Cohen-Addad, and S. Giffard-Roisin, Scientific Reports 13, 745 (2023). DOI: 10.1038/s41598-023-27718-w

• Dynamics of individual red blood cells under shear flow: a way to discriminate deformability alterations. Atwell, S., Badens, C., Charrier, A., Helfer, E., & Viallat, A. Frontiers in Physiology, 12, 2408 (2022). DOI: 10.3389/fphys.2021.775584