Titre de l’article: Estimation histopathologique de l’âge cérébral via l’apprentissage à instances multiples
Journal: Acta neuropathologique10 octobre 2023
Auteurs: John F. Crary, MD, PhD, professeur de pathologie, de médecine moléculaire et cellulaire, de neurosciences, d’intelligence artificielle et de santé humaine à l’École de médecine Icahn du Mont Sinaï ; Kurt W. Farrell, PhD, professeur adjoint de pathologie, de médecine moléculaire et cellulaire, de neurosciences, d’intelligence artificielle et de santé humaine à Icahn Mount Sinai ; Gabriel A. Marx, MD, MS, résident en neurologie à Icahn Mount Sinai ; et d’autres coauteurs.
Conclusion: Le cerveau vieillissant subit des changements structurels et cellulaires qui peuvent avoir un impact sur son fonctionnement et augmenter la susceptibilité aux troubles neurodégénératifs comme la maladie d’Alzheimer. L’accélération de l’âge – ou les différences entre l’âge biologique et chronologique – dans le cerveau peut révéler des informations sur les mécanismes et les fonctions normales de l’un des organes les plus importants du corps. Cela peut également expliquer les changements liés à l’âge et le déclin fonctionnel, ainsi qu’identifier les changements précoces liés aux maladies, indiquant l’apparition d’un trouble cérébral.
Les chercheurs du Mont Sinaï affirment avoir, pour la première fois, utilisé l’IA pour développer un algorithme qu’ils appellent « HistoAge » qui prédit l’âge au décès sur la base de la composition cellulaire d’échantillons de tissus cérébraux humains avec une précision moyenne de 5,45 ans. Cet outil puissant peut également identifier les régions neuroanatomiques vulnérables aux changements liés à l’âge, indicateur de maladies cognitives potentielles.
Comment: Les chercheurs ont examiné une collection de près de 700 images numérisées de diapositives avec des coupes d’hippocampe humain provenant de donneurs de cerveau âgés pour développer l’algorithme histologique d’estimation de l’âge cérébral. L’hippocampe est connu pour être impliqué à la fois dans le vieillissement cérébral et dans les maladies neurodégénératives liées à l’âge, et constitue donc une région idéale pour cette analyse. L’équipe a ensuite formé un modèle d’apprentissage automatique pour estimer l’âge d’une personne au décès sur la seule base de la section numérisée, une tâche impossible à accomplir pour un observateur humain avec un quelconque degré de précision. Ils ont utilisé la différence entre l’âge prévu par le modèle et l’âge réel pour dériver l’ampleur de l’accélération de l’âge dans le cerveau.
Résultats: Par rapport aux mesures actuelles de l’accélération de l’âge (par exemple, méthylation de l’ADN), ils ont constaté que l’accélération de l’âge basée sur HistoAge avait des associations plus fortes avec les troubles cognitifs, les maladies cérébrovasculaires et les niveaux d’agrégation anormale de protéines dégénératives de type Alzheimer. L’étude a révélé que le modèle HistoAge est une mesure fiable et indépendante pour déterminer l’âge du cerveau et comprendre les facteurs qui conduisent à la neurodégénérescence au fil du temps.
Pourquoi la recherche est intéressante: Les chercheurs ont déclaré que le modèle HistoAge et d’autres algorithmes similaires ultérieurs représentent un paradigme entièrement nouveau pour évaluer le vieillissement et la neurodégénérescence dans des échantillons humains et peuvent facilement être déployés à grande échelle dans les laboratoires de recherche clinique et translationnelle. De plus, cette approche fournit des mesures plus rigoureuses, impartiales et robustes des changements cellulaires à l’origine des maladies dégénératives. L’équipe établira ensuite une collaboration multicentrique pour développer un vaste ensemble de données prêt pour l’IA qui sera utilisé pour développer des modèles d’IA encore plus puissants susceptibles de transformer et d’améliorer notre compréhension des maladies cérébrales.
Le Dr Crary du Mont Sinaï a déclaré à propos de la recherche :
« L’influence perturbatrice de l’IA sur la recherche sur le cerveau constitue un changement de paradigme qui nous propulse vers la prochaine génération de remèdes. Le modèle HistoAge nous permettra de découvrir les aspects causals cruciaux des maladies cérébrales débilitantes telles que la maladie d’Alzheimer.
Le Dr Farrell du Mont Sinaï a déclaré à propos de la recherche :
L’utilisation des dernières approches informatiques, comme l’IA, sur des échantillons de tissus humains provenant des collections vastes et diversifiées du mont Sinaï constitue un changement dans la façon dont nous évaluons les maladies humaines. Notre nouveau modèle HistoAge n’est qu’un exemple de la manière dont l’IA ouvre la voie à de nouvelles découvertes sur les mécanismes du vieillissement et de la neurodégénérescence. Les cliniciens utilisent de plus en plus l’IA dans les contextes de recherche et de diagnostic. C’est un outil qui révolutionne la médecine et nous sommes ravis d’être des leaders dans ce domaine, en optimisant l’apprentissage automatique ; non pas pour remplacer l’engagement de notre système de santé en faveur des soins compatissants, mais pour améliorer le diagnostic et le traitement de tous les patients.
Le Dr Marx du Mont Sinaï a déclaré à propos de la recherche :
Ce modèle ouvre la voie à une multitude d’analyses fascinantes et essentielles qui nous rapprochent enfin de la compréhension du vieillissement cérébral et des maladies cérébrales liées à l’âge telles que la maladie d’Alzheimer. C’est la première fois que nous parvenons à chiffrer l’ampleur du vieillissement cérébral en pathologie. Grâce à cette approche, nous pouvons découvrir des gènes qui protègent contre le vieillissement cérébral ou des gènes qui aggravent le vieillissement cérébral, ainsi que découvrir les facteurs de risque environnementaux qui font vieillir le cerveau des individus plus rapidement.
L’étude a été financée par les National Institutes of Health (R01AG054008, R01NS095252, R01AG060961, R01NS086736, P30AG066514, P50AG005138, R01AG062348, U24MH100931 et K01AG070326), du Centre de recherche sur la maladie d’Alzheimer ( P30 AG066514), le Winspear Family Center for Research on the Neuropathologie de la maladie d’Alzheimer, Rainwater Charitable Foundation / Tau Consortium, et un don généreux de Stuart Katz et Jane Martin. Des chercheurs de l’Université de Pennsylvanie et de l’Université de Boston ont contribué à cette étude.
