Un ingénieur en informatique de l’Université du Texas à Arlington fera progresser et intégrera de puissantes méthodes et outils d’apprentissage en profondeur pour identifier les types de démences liées à la maladie d’Alzheimer (ADRD), ce qui pourrait aider la communauté médicale à mieux traiter ces maladies.
Dajiang Zhu, professeur adjoint au Département d’informatique et d’ingénierie, dirigera un projet de 2,86 millions de dollars sur cinq ans soutenu par l’Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux (NINDS). Zhu collaborera avec des chercheurs de l’Université de Caroline du Nord-Chapel Hill et de l’Université de Géorgie pour se concentrer sur le développement d’un modèle d’apprentissage en profondeur pour l’analyse ADRD.
En tant que deux types de démence les plus courants, la maladie d’Alzheimer et les démences à corps de Lewy (LBD) représentent 65 % à 85 % des personnes atteintes de démence à l’échelle nationale, soit environ 7,5 millions de personnes.
Zhu a déclaré qu’il existe des différences importantes pour déterminer si un patient est atteint de la maladie d’Alzheimer ou de LBD. Ces différences peuvent grandement influer sur le type de traitement qui leur est prescrit. Cependant, la différenciation entre Alzheimer et LBD est difficile en raison à la fois de pathologies mixtes et de symptômes cliniques.
Dans ce projet, nous découvrirons, définirons et représenterons des GyralNets individuels ; un modèle informatique qui intègre à la fois des méthodes d’apprentissage en profondeur et des marqueurs de neuroimagerie ; pour caractériser les anomalies liées à la maladie d’Alzheimer/LBD chez des patients individuels, «
Dajiang Zhu, professeur adjoint, Département d’informatique et d’ingénierie, Université du Texas à Arlington
Il a ajouté que le projet finira par assembler, cartographier et analyser des données cérébrales à grande échelle pour des environnements cliniques pratiques.
« À terme, nous voulons caractériser et résumer les relations profondes au sein du cerveau qui conduiront à améliorer la capacité de prédiction entre la maladie d’Alzheimer et la LBD », a déclaré Zhu. « Nous pensons qu’une reconnaissance plus précoce de la maladie spécifique présente peut conduire à de meilleurs résultats grâce à un meilleur traitement pour ces patients. »
Hong Jiang, professeur doté Wendell H. Nedderman et président du département d’informatique et d’ingénierie, a déclaré que la recherche de Zhu avait le potentiel d’avoir un impact significatif.
« Prendre toutes les données qui peuvent être accumulées et les utiliser d’une manière qui aidera la société et les personnes souffrant de ces maladies est monumental », a déclaré Jiang. « Il représente ce qu’est la recherche universitaire. »
