L'innovation d'ICOVELL consiste à utiliser le mouvement des globules rouges soumis à une contrainte de cisaillement dans un flux pour déterminer leur déformabilité individuelle. Pour une contrainte de cisaillement donnée, il existe un seuil critique de déformabilité au-dessus duquel le mouvement d'un globule rouge est celui d'une goutte fluide, i.e. de type « Tank-treading (TT) ». En dessous de ce seuil, son mouvement est celui d'un solide, i.e. de type « bascule » ou « Tumbling » (non TT). Les globules rouges TT sont déformables et les non-TT, non déformables.
Enregistrement du déplacement de globules rouges individuels soumis à une force de cisaillement.
Vue du dessus (séries d'image) et de côté (schéma) de globules rouges présentant un déplacement tank-treading et bascule.
Calcul de la fraction de globules rouges déformables dans une population hétérogène (goutte de sang).
Sa sensibilité à la viscosité des globules rouges et à leur dynamique de déformation. Sa pertinence pour les populations de globules rouges hétérogènes caractéristiques de nombreuses pathologies.
La combinaison brevetée de la vidéomicroscopie et de l'analyse d'image par IA permet d'observer le mouvement individuel de chaque globule rouge, donnant accès à leur déformabilité individuelle.
Ne nécessitant qu'une goutte de sang, au chevet du patient, le dispositif est facilement utilisable par du personnel non-technique.
Combinant les données de notre marqueur aux paramètres cliniques conventionnels pour une aide à la décision rapide et efficace par les cliniciens.
Pertinence accrue pour les populations de globules rouges hétérogènes.
Visualisation de chaque globule rouge et de son mouvement en temps réel.
Par ajustement précis de la force de cisaillement (shear rate).
Mesure douce, garantissant l'absence de détérioration ou d'endommagement des globules rouges.
Brevet : Méthode et dispositif de détermination de la déformabilité de globule rouge.
EP3821241 B1, US20220341919 A1, IN557512
A novel red blood cell deformability biomarker is associated with hemolysis and vaso-occlusive crises in sickle cell disease.
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.
Scientific Reports, 13(1), 745 (2023). DOI: 10.1038/s41598-023-27718-w
Dynamics of individual red blood cells under shear flow: a way to discriminate deformability alterations.
Frontiers in Physiology, 12, 2406 (2022). DOI: 10.3389/fphys.2021.775584
A simple model to understand the effect of membrane shear elasticity and stress-free shape on the motion of red blood cells in shear flow.
Soft matter 11, 8372-8382 (2015). DOI: 10.1039/C5SM01407G
Red blood cell: from its mechanics to its motion in shear flow.
Int. Jnl. Lab. Hem. 36, 237–243 (2014). DOI: 10.1111/ijlh.12233
Full dynamics of a red blood cell in shear flow.
Proc. Nat. Acad. Sci. 109, 20808-20813 (2012). DOI: 10.1073/pnas.1210236109