L'IA mesure la vitesse à laquelle le cerveau vieillit

L’intelligence artificielle s’ajoute désormais à la liste des outils possibles pour déterminer le vieillissement. Une étude publiée dans « PNAS » présente un nouveau modèle d'intelligence artificielle qui mesure la vitesse à laquelle le cerveau d'une personne vieillit et pourrait être un nouvel outil pour comprendre, prévenir et traiter le déclin cognitif et la démence.

L'outil conçu par une équipe de l' Université de Californie à San Francisco peut suivre de manière non invasive le rythme des changements cérébraux en analysant l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Un vieillissement cérébral plus rapide est étroitement lié à un risque plus élevé de déclin cognitif, note Andrei Irimia .

« L’IA pourrait changer la façon dont nous surveillons la santé du cerveau, à la fois en laboratoire de recherche et en clinique », dit-il. Savoir à quelle vitesse le cerveau vieillit peut être un outil très utile.

L’âge biologique est différent de l’âge chronologique d’un individu. Deux personnes qui ont le même âge à la naissance peuvent avoir des âges biologiques très différents en raison du bon fonctionnement de leur corps et de l'« âge » apparent des tissus du corps au niveau cellulaire.

Certains tests permettant d’évaluer l’âge biologique utilisent des échantillons de sang pour mesurer le vieillissement épigénétique et la méthylation de l’ADN, qui influence le rôle des gènes dans la cellule. Cependant, mesurer l’âge biologique à partir d’échantillons de sang est une mauvaise stratégie pour mesurer l’âge du cerveau, explique Irimia.

Le vieillissement cérébral peut être mesuré plus précisément grâce à ce nouveau modèle de réseau neuronal 3D-CNN, qui compare les images IRM du même individu au fil du temps. Contrairement aux méthodes traditionnelles, cette approche identifie les changements neuroanatomiques associés au vieillissement accéléré ou ralenti et génère des cartes qui mettent en évidence les zones clés du cerveau.

Appliqué à un groupe de 104 adultes en bonne santé cognitive et de 140 patients atteints de la maladie d'Alzheimer , les estimations du taux de vieillissement cérébral du nouveau modèle étaient étroitement corrélées aux changements dans les tests de fonction cognitive effectués aux deux moments.

« L’alignement de ces mesures avec les résultats des tests cognitifs indique que le cadre peut servir de biomarqueur précoce du déclin neurocognitif », a déclaré Bogdan. « En outre, cela démontre son applicabilité aussi bien chez les individus cognitivement normaux que chez ceux souffrant de troubles cognitifs. »

Le modèle a le potentiel de mieux caractériser à la fois le vieillissement en bonne santé et les trajectoires de maladie, et son pouvoir prédictif pourrait un jour être appliqué pour évaluer quels traitements seraient les plus efficaces en fonction des caractéristiques individuelles.

Le nouveau modèle a pu distinguer différents taux de vieillissement dans diverses régions du cerveau. Une étude plus approfondie de ces différences – notamment la manière dont elles varient en fonction de facteurs génétiques, environnementaux et de style de vie – pourrait permettre de mieux comprendre comment différentes pathologies se développent dans le cerveau, a déclaré Irimia.

L'étude a également montré que le rythme du vieillissement cérébral dans certaines régions diffère selon les sexes, ce qui pourrait éclairer les raisons pour lesquelles les hommes et les femmes sont confrontés à des risques différents de troubles neurodégénératifs, dont la maladie d'Alzheimer.