Un nouveau modèle d’intelligence artificielle mesure la vitesse à laquelle le cerveau d’un patient vieillit et pourrait être un nouvel outil puissant pour comprendre, prévenir et traiter le déclin cognitif et la démence, selon des chercheurs de l’USC. Le premier du genre peut suivre le rythme des changements cérébraux de manière non invasive en analysant les scans d’imagerie par résonance magnétique (IRM).
Un vieillissement cérébral plus rapide est étroitement corrélé à un risque plus élevé de troubles cognitifs, selon Andrei Irimia, professeur associé de gérontologie, d’ingénierie biomédicale, de biologie quantitative et informatisée et de neurosciences à l’USC Leonard Davis School of Gerontology et professeur invité de médecine psychologique au King’s College de Londres. “Il s’agit d’une mesure inédite qui pourrait changer la manière dont nous suivons la santé du cerveau, tant dans les laboratoires de recherche que dans les cliniques”, a-t-il déclaré. Savoir à quelle vitesse le cerveau vieillit peut être très instructif. Irimia est l’auteur principal de l’étude décrivant le nouveau modèle et son pouvoir prédictif. L’étude a été publiée dans les Proceedings of the National Academy of Sciences.
L’âge biologique du cerveau et l’âge chronologique peuvent différer
L’âge biologique diffère de l’âge chronologique d’une personne. Deux personnes qui ont le même âge en raison de leur date de naissance peuvent avoir un âge biologique très différent en raison du fonctionnement de leur corps et de “l’âge” que semblent avoir les tissus du corps au niveau cellulaire.
Certaines méthodes courantes de mesure de l’âge biologique utilisent des échantillons de sang pour mesurer le vieillissement épigénétique et la méthylation de l’ADN, qui influencent le rôle des gènes dans la cellule. Cependant, la mesure de l’âge biologique à partir d’échantillons de sang est une mauvaise stratégie pour mesurer l’âge du cerveau, a expliqué Irimia. La barrière entre le cerveau et la circulation sanguine empêche les cellules sanguines d’atteindre le cerveau, de sorte qu’un échantillon de sang prélevé dans le bras ne reflète pas directement la méthylation et d’autres processus liés à l’âge dans le cerveau. Inversement, prélever un échantillon directement dans le cerveau d’un patient est une procédure beaucoup plus invasive, de sorte qu’il n’est pas possible de mesurer la méthylation de l’ADN et d’autres aspects du vieillissement cérébral directement à partir de cellules cérébrales humaines vivantes.
Des recherches antérieures menées par Irimia et ses collègues ont montré le potentiel des scanners IRM pour mesurer de manière non invasive l’âge biologique du cerveau. Le modèle précédent utilisait des analyses d’IA pour comparer l’anatomie du cerveau d’un patient avec des données compilées à partir de scanners IRM de milliers de personnes d’âges différents et présentant des résultats différents en matière de santé cognitive. Selon les chercheurs, l’analyse transversale d’un scan IRM pour estimer l’âge du cerveau présente toutefois des limites importantes. Par exemple, alors que le modèle précédent pouvait détecter si le cerveau d’un patient était “plus vieux” de dix ans que son âge calendaire, il ne pouvait pas fournir d’informations sur le fait de savoir si ce vieillissement supplémentaire avait eu lieu plus tôt ou plus tard dans sa vie, et il ne pouvait pas non plus indiquer si le vieillissement du cerveau était accéléré.
Un nouveau modèle donne une image plus précise de la façon dont le cerveau vieillit
Un réseau neuronal convoluté tridimensionnel (3D-CNN) récemment développé offre une méthode plus précise pour mesurer la manière dont le cerveau vieillit au fil du temps. Le modèle a été développé en collaboration avec Paul Bogdan, professeur associé en génie électrique et informatique et titulaire de la Jack Munushian Early Career Chair à l’USC Viterbi School of Engineering, et a été entraîné et validé à l’aide de plus de 3 000 scanners IRM d’adultes cognitivement normaux.
Contrairement aux approches transversales traditionnelles, dans lesquelles l’âge du cerveau est estimé à partir d’un seul scanner à un moment donné, cette méthode longitudinale compare les scanners IRM de la même personne au début et à la fin. Cela permet de déterminer plus précisément les changements neuroanatomiques associés à un vieillissement accéléré ou ralenti. Le CNN 3D génère également des “cartes de saillance” interprétables qui indiquent les régions spécifiques du cerveau les plus importantes pour déterminer le rythme du vieillissement, selon Bogdan. Appliqués à un groupe de 104 adultes en bonne santé cognitive et de 140 patients atteints de la maladie d’Alzheimer, les calculs du nouveau modèle sur la vitesse de vieillissement du cerveau étaient en étroite corrélation avec les changements dans les tests de fonction cognitive effectués aux deux moments.
Selon Bogdan, la concordance de ces mesures avec les résultats des tests cognitifs indique que le modèle peut servir de biomarqueur précoce du déclin neurocognitif. En outre, il montre son applicabilité aussi bien chez les personnes cognitivement normales que chez les personnes souffrant de troubles cognitifs. Il a ajouté que le modèle a le potentiel de mieux caractériser à la fois le processus de vieillissement sain et l’évolution de la maladie, et que son pouvoir prédictif pourrait un jour être utilisé pour évaluer quels traitements seraient plus efficaces en fonction des caractéristiques individuelles.
“La vitesse du vieillissement cérébral est significativement corrélée aux changements de la fonction cognitive”, explique Irimia. “Ainsi, lorsque le vieillissement cérébral est rapide, il est également plus probable que les fonctions cognitives, y compris la mémoire, la vitesse d’exécution, la fonction d’exécution et la vitesse de traitement, déclinent rapidement. Il ne s’agit pas seulement d’une mesure anatomique ; les changements que nous voyons dans l’anatomie sont liés aux changements que nous voyons dans la cognition de ces personnes”.
Différences entre les sexes et possibilités de pronostic
Dans l’étude, Irimia et ses coauteurs constatent également comment le nouveau modèle a été capable de distinguer différents taux de vieillissement dans différentes régions du cerveau. L’étude de ces différences – y compris la manière dont elles varient en fonction de la génétique, de l’environnement et du mode de vie – pourrait fournir des informations sur la manière dont différentes pathologies se développent dans le cerveau. L’étude a également montré que le rythme du vieillissement cérébral dans certaines régions différait entre les sexes, ce qui pourrait permettre de comprendre pourquoi les hommes et les femmes sont exposés à des risques différents de maladies neurodégénératives, dont la maladie d’Alzheimer.
Irimia a déclaré qu’il était également enthousiaste quant au potentiel du nouveau modèle pour identifier les personnes dont le cerveau vieillit plus rapidement que la normale avant qu’elles ne présentent des symptômes de déficience cognitive. Bien que de nouveaux médicaments contre la maladie d’Alzheimer aient été introduits, leur efficacité a été inférieure à celle espérée par les chercheurs et les médecins, peut-être parce que les patients ne prennent le médicament que lorsqu’une grande quantité de pathologie d’Alzheimer est déjà présente dans le cerveau. Les chercheurs espèrent pouvoir créer à l’avenir des variables pronostiques qui pourraient aider à prédire le risque de maladie d’Alzheimer. Cela serait extrêmement utile, notamment pour le développement de médicaments potentiels à titre préventif.