En Vedette
Une langue biométrique

Des scientifiques de l’Université de Leeds, au Royaume-Uni, en collaboration avec l’Université d’Édimbourg, ont reproduit la conception de surface très sophistiquée d’une langue humaine et ont démontré que leur structure en silicone synthétique imprimée imite la topologie, l’élasticité et la mouillabilité de la surface de la langue.

Ces facteurs jouent un rôle déterminant dans la manière dont les aliments ou la salive interagissent avec la langue, ce qui peut à son tour affecter la sensation en bouche, la déglutition, la parole, l’apport nutritionnel et la qualité de vie. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour tester les propriétés de traitement oral des aliments, des technologies nutritionnelles, des produits pharmaceutiques et des thérapies de la bouche sèche.

Pour obtenir un prototype adéquat, l’équipe a pris tout d’abord des empreintes de silicone sur les surfaces de la langue de quinze adultes. Les impressions ont été scannées optiquement en 3D pour cartographier les dimensions des papilles, la densité et la rugosité moyenne des langues. Premier constat : la texture d’une langue humaine ressemble à une disposition aléatoire.

Ensuite, l’équipe a utilisé des simulations informatiques et une modélisation mathématique pour créer une surface artificielle imprimée en 3D fonctionnant comme un moule contenant des puits avec la forme et les dimensions des différentes papilles réparties au hasard sur la surface avec la bonne densité. Celui-ci a été répliqué contre des élastomères de douceur et de mouillabilité optimisées.

« Recréer la surface d’une langue humaine moyenne comporte des défis architecturaux uniques, estime Efren Andablo-Reyes, de l’Université de Leeds, Des centaines de petites structures ressemblant à des bourgeons, appelées papilles, donnent à la langue sa texture rugueuse caractéristique qui, combinée à la nature douce du tissu, crée un paysage compliqué d’un point de vue mécanique ».

Ce qui a conduit l’équipe à définir un nouveau concept appelé « probabilité de collision » pour mesurer la mécano-détection qui aura un impact important dans ce domaine. À l’avenir, l’équipe compte utiliser une combinaison d’apprentissage automatique et de topologie informatique pour créer des modèles de langue de divers individus sains et malades afin de traiter diverses affections buccales.
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