L’analyse alimentée par l’IA développée à l’USC reflète avec précision le risque de déclin cognitif et de maladie d’Alzheimer en fonction de l’âge du cerveau.
Le cerveau humain contient de nombreux indices sur les recherches à long terme sur la santé d’une personne qui montrent qu’un l’âge du cerveau de la personne est un prédicteur plus utile et plus précis des risques pour la santé et des maladies futures que leur date de naissance.
Un nouveau modèle d’intelligence artificielle qui analyse les scintigraphies cérébrales IRM développées par des chercheurs de l’USC pourrait être utilisé pour capturer avec précision le déclin cognitif lié aux maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer beaucoup plus tôt que les méthodes précédentes.
Le vieillissement cérébral est considéré comme un biomarqueur fiable du risque de maladie neurodégénérative. Ce risque augmente lorsque le cerveau d’une personne présente des caractéristiques qui semblent « plus anciennes » que prévu pour une personne de son âge.
En exploitant la capacité d’apprentissage en profondeur du nouveau modèle d’IA de l’équipe pour analyser les scans, les chercheurs peuvent détecter des marqueurs subtils de l’anatomie cérébrale qui sont autrement très difficiles à détecter et qui sont en corrélation avec le déclin cognitif. Leurs conclusions, récemment publiées dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciencesoffrent un aperçu sans précédent de la cognition humaine.
« Notre étude exploite la puissance de l’apprentissage en profondeur pour identifier les zones du cerveau qui vieillissent d’une manière qui reflète un déclin cognitif pouvant conduire à la maladie d’Alzheimer », a déclaré Andreï Irimiaprofesseur adjoint de gérontologie, de génie biomédical et de neurosciences à l’USC Leonard Davis School of Gerontology et auteur correspondant de l’étude.
« Les gens vieillissent à des rythmes différents, tout comme les types de tissus dans le corps », a déclaré Irimia. « Nous le savons familièrement lorsque nous disons: » Untel a 40 ans, mais en a l’air 30. » La même idée s’applique au cerveau. Le cerveau d’une personne de 40 ans peut sembler aussi « jeune » que celui d’une personne de 30 ans, ou aussi « vieux » que celui d’une personne de 60 ans.
Vieillissement cérébral : une alternative plus précise aux méthodes existantes
Les chercheurs ont rassemblé les IRM cérébrales de 4 681 participants cognitivement normaux, dont certains ont développé un déclin cognitif ou la maladie d’Alzheimer plus tard dans la vie.
À l’aide de ces données, ils ont créé un modèle d’IA appelé réseau de neurones pour prédire l’âge des participants à partir de leurs IRM cérébrales. Tout d’abord, les chercheurs ont formé le réseau pour produire des cartes cérébrales anatomiques détaillées qui révèlent des schémas de vieillissement spécifiques à un sujet.
Ils ont ensuite comparé les âges cérébraux perçus (biologiques) avec les âges réels (chronologiques) des participants à l’étude. Plus la différence entre les deux est grande, plus les scores cognitifs des participants sont mauvais, ce qui reflète le risque d’Alzheimer.
Les résultats montrent que le modèle de l’équipe peut prédire l’âge réel (chronologique) des participants cognitivement normaux avec une erreur absolue moyenne de 2,3 ans, ce qui est environ un an plus précis qu’un modèle primé existant pour l’estimation de l’âge du cerveau qui a utilisé un différentes architectures de réseaux de neurones.
« L’IA interprétable peut devenir un outil puissant pour évaluer le risque de maladie d’Alzheimer et d’autres maladies neurocognitives », a déclaré Irimia, qui occupe également des postes de professeur à l’USC Viterbi School of Engineering and les USC Dornsife College of Letters, Arts and Sciences.
« Plus tôt nous pouvons identifier les personnes à haut risque de maladie d’Alzheimer, plus tôt les cliniciens peuvent intervenir avec des options de traitement, surveiller et la gestion des maladies.”
Vieillissement cérébral : différences selon le sexe
Le nouveau modèle révèle également des différences spécifiques au sexe dans la façon dont le vieillissement varie selon les régions du cerveau. Certaines parties du cerveau vieillissent plus vite chez les hommes que chez les femmes, et vice versa.
Les hommes, qui présentent un risque plus élevé de déficience motrice due à la maladie de Parkinson, connaissent un vieillissement plus rapide dans le cortex moteur du cerveau, une zone responsable de la fonction motrice. Les résultats montrent également que, chez les femmes, le vieillissement typique peut être relativement plus lent dans l’hémisphère droit du cerveau.
Un domaine d’étude émergent prometteur pour la médecine personnalisée
Les applications de ces travaux vont bien au-delà de l’évaluation des risques de maladies. Irimia envisage un monde dans lequel les nouvelles méthodes d’apprentissage en profondeur développées dans le cadre de l’étude sont utilisées pour aider les gens à comprendre à quelle vitesse ils vieillissent en général.
« L’une des applications les plus importantes de notre travail est son potentiel à ouvrir la voie à des interventions sur mesure qui répondent aux schémas de vieillissement uniques de chaque individu », a déclaré Irimia.
«Beaucoup de gens seraient intéressés à connaître leur véritable rythme de vieillissement. Les informations pourraient nous donner des indices sur les différents changements de style de vie ou les interventions qu’une personne pourrait adopter pour améliorer sa santé et son bien-être en général. Nos méthodes pourraient être utilisées pour concevoir des plans de traitement centrés sur le patient et des cartes personnalisées du vieillissement cérébral susceptibles d’intéresser les personnes ayant des besoins et des objectifs de santé différents.
Source: USC
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L’analyse aliment\u00e9e par l’IA d\u00e9velopp\u00e9e \u00e0 l’USC refl\u00e8te avec pr\u00e9cision le risque de d\u00e9clin cognitif et de maladie d’Alzheimer en fonction de l’\u00e2ge du cerveau. <\/strong><\/p><\/span>\n
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Un nouveau mod\u00e8le d’intelligence artificielle qui analyse les scintigraphies c\u00e9r\u00e9brales IRM d\u00e9velopp\u00e9es par des chercheurs de l’USC pourrait \u00eatre utilis\u00e9 pour capturer avec pr\u00e9cision le d\u00e9clin cognitif li\u00e9 aux maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives comme la maladie d’Alzheimer beaucoup plus t\u00f4t que les m\u00e9thodes pr\u00e9c\u00e9dentes. <\/p>\n
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Le vieillissement c\u00e9r\u00e9bral est consid\u00e9r\u00e9 comme un biomarqueur fiable du risque de maladie neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rative. Ce risque augmente lorsque le cerveau d’une personne pr\u00e9sente des caract\u00e9ristiques qui semblent \u00ab plus anciennes \u00bb que pr\u00e9vu pour une personne de son \u00e2ge. <\/span><\/p>\n
En exploitant la capacit\u00e9 d’apprentissage en profondeur du nouveau mod\u00e8le d’IA de l’\u00e9quipe pour analyser les scans, les chercheurs peuvent d\u00e9tecter des marqueurs subtils de l’anatomie c\u00e9r\u00e9brale qui sont autrement tr\u00e8s difficiles \u00e0 d\u00e9tecter et qui sont en corr\u00e9lation avec le d\u00e9clin cognitif. Leurs conclusions, r\u00e9cemment publi\u00e9es dans la revue <\/span>Actes de l’Acad\u00e9mie nationale des sciences<\/a>offrent un aper\u00e7u sans pr\u00e9c\u00e9dent de la cognition humaine<\/span>. <\/span> <\/span><\/p>
\ »Notre \u00e9tude exploite la puissance de l’apprentissage en profondeur pour identifier les zones du cerveau qui vieillissent d’une mani\u00e8re qui refl\u00e8te un d\u00e9clin cognitif pouvant conduire \u00e0 la maladie d’Alzheimer\ », a d\u00e9clar\u00e9 <\/span>Andre\u00ef Irimia<\/span><\/a>professeur adjoint de g\u00e9rontologie, de g\u00e9nie biom\u00e9dical et de neurosciences \u00e0 l’USC Leonard Davis School of Gerontology et auteur correspondant de l’\u00e9tude.<\/span> <\/span> <\/span><\/p>\n
\ »Les gens vieillissent \u00e0 des rythmes diff\u00e9rents, tout comme les types de tissus dans le corps\ », a d\u00e9clar\u00e9 Irimia. \ »Nous le savons famili\u00e8rement lorsque nous disons:\ » Untel a 40 ans, mais en a l’air 30. \ » La m\u00eame id\u00e9e s’applique au cerveau. Le cerveau d’une personne de 40 ans peut sembler aussi \u00ab jeune \u00bb que celui d’une personne de 30 ans, ou aussi \u00ab vieux \u00bb que celui d’une personne de 60 ans. <\/span> <\/span><\/p>\n
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h2>Vieillissement c\u00e9r\u00e9bral : une alternative plus pr\u00e9cise aux m\u00e9thodes existantes <\/span><\/b> <\/span><\/h2>\n
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\u00c0 l’aide de ces donn\u00e9es, ils ont cr\u00e9\u00e9 un mod\u00e8le d’IA appel\u00e9 r\u00e9seau de neurones pour pr\u00e9dire l’\u00e2ge des participants \u00e0 partir de leurs IRM c\u00e9r\u00e9brales. Tout d’abord, les chercheurs ont form\u00e9 le r\u00e9seau pour produire des cartes c\u00e9r\u00e9brales anatomiques d\u00e9taill\u00e9es qui r\u00e9v\u00e8lent des sch\u00e9mas de vieillissement sp\u00e9cifiques \u00e0 un sujet.<\/span><\/p>\n
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Les r\u00e9sultats montrent que le mod\u00e8le de l’\u00e9quipe peut pr\u00e9dire l’\u00e2ge r\u00e9el (chronologique) des participants cognitivement normaux avec une erreur absolue moyenne de 2,3 ans, ce qui est environ un an plus pr\u00e9cis qu’un mod\u00e8le prim\u00e9 existant pour l’estimation de l’\u00e2ge du cerveau qui a utilis\u00e9 un diff\u00e9rentes architectures de r\u00e9seaux de neurones. <\/span> <\/span><\/p>\n
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\ »Plus t\u00f4t nous pouvons identifier les personnes \u00e0 haut risque de maladie d’Alzheimer, plus t\u00f4t les cliniciens peuvent intervenir avec des options de traitement, surveiller<\/span> et la gestion des maladies.<\/span>\u201d<\/span><\/p>\n
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