L'objectif est de construire et valider une nouvelle méthode de détection de la protéine liant le calcium S100B basée sur une puce nanophotonique à chaîne dissociée et un cadre quantitatif d'apprentissage profond ProSpect, afin de réaliser une quantification fiable de ce biomarqueur de lésion cérébrale sur une large plage dynamique au niveau du pg/ml. La méthode utilise une puce nanophotonique à chaîne dissociée basée sur une structure nanoscopique polystyrène/sélénium (PS/Se) pour détecter des standards recombinants S100B (1 pg/ml~100 ng/ml), ainsi que des échantillons de sérum et de salive de 30 patients souffrant de traumatisme crânien recueillis à l'hôpital général de l'Armée populaire de Libération entre le 1er octobre 2024 et le 1er octobre 2025, obtenant des images optiques en champ clair à haute résolution. Un cadre quantitatif d'apprentissage profond ProSpect a été construit pour lire les images de la puce susmentionnée, comprenant quatre modules : sélection spatiale et normalisation des blocs (SPIN), estimation de la concentration au niveau des blocs (DENS), agrégation probabiliste des blocs et coordination des concentrations (PACHER), et inférence de concentration continue (QUANT). SPIN extrait des blocs de haute qualité présentant des caractéristiques géométriques de la chaîne à l'aide d'une segmentation par seuil d'Otsu, un traitement morphologique, et une contrainte du rapport largeur/hauteur ; DENS effectue une classification en 6 niveaux de concentration des blocs basée sur ResNet-50 ; PACHER agrége mollement les probabilités des blocs au niveau de l'image ; QUANT calcule l'espérance pondérée dans l'espace de concentration logarithmique avec une calibration linéaire pour réaliser une estimation continue de la concentration. La performance de la classification semi-quantitative et de la quantification continue a été évaluée par rapport aux concentrations réelles des standards et aux résultats de l'immunoessai ELISA, avec des indicateurs tels que la performance de classification, la valeur F1, le coefficient de détermination (R²), et l'erreur absolue moyenne. Les résultats montrent qu'avec la puce nanophotonique à chaîne dissociée combinée au cadre ProSpect, la précision de classification des images sur 6 niveaux de concentration standard S100B dépasse 95% ; la valeur prédite de la concentration continue montre une forte corrélation avec la concentration réelle (R²=0.9997). Sur divers échantillons cliniques humains, la méthode montre une forte corrélation linéaire avec ELISA (R²=0.9977), la plupart des échantillons restant dans les limites de concordance de Bland-Altman. Trois échantillons de salive sous le seuil de détection ELISA (18,75 pg/ml) n'ont pas été détectés, mais ont pu être quantifiés avec la puce nanophotonique et le cadre ProSpect avec une bonne précision (CV<10%), indiquant une sensibilité élevée. Conclusion : la méthode intégrée « puce nanophotonique + cadre quantitatif d'apprentissage profond ProSpect » permet une classification semi-quantitative stable et une estimation continue de la concentration de S100B avec une bonne précision sur une large plage dynamique en accord avec ELISA, offrant une nouvelle stratégie pour la détection rapide des biomarqueurs de lésions cérébrales.

puce nanophotonique à chaîne dissociée;protéine S100B;apprentissage profond;biomarqueurs;traumatisme crânien