Un nouveau modèle d'intelligence artificielle mesure à quelle vitesse 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 les chercheurs de l'USC.
L'outil premier de son genre peut suivre de manière non invasive le rythme des changements de cerveau en analysant les scans d'imagerie par résonance magnétique (IRM). Le vieillissement cérébral plus rapide est étroitement en corrélation avec un risque plus élevé de déficience cognitive, a déclaré Andrei Irimia, professeur agrégé de gérontologie, d'ingénierie biomédicale, de biologie quantitative et informatique et de neurosciences de l'USC Leonard Davis School of Gerontology and Visiting Associate Professor of Psychological Medicine à King's College London .
« Il s'agit d'une nouvelle mesure qui pourrait changer la façon dont nous suivons la santé du cerveau dans le laboratoire de recherche et dans la clinique », a-t-il déclaré. « Savoir à quelle vitesse son cerveau vieillit peut être puissant. »
Irimia est l'auteur principal de l'étude qui décrit le nouveau modèle et son pouvoir prédictif; L'étude a été publiée le 24 février 2025 Actes de l'Académie nationale des sciences.
Âge du cerveau biologique contre âge chronologique
L'âge biologique est distinct de l'âge chronologique d'un individu, a déclaré Irimia. Deux personnes qui ont le même âge en fonction de leur date de naissance peuvent avoir des âges biologiques très différents en raison du fonctionnement de leur corps et de la façon dont les tissus du corps semblent être au niveau cellulaire.
Certaines mesures courantes de l'âge biologique utilisent des échantillons de sang pour mesurer le vieillissement épigénétique et la méthylation de l'ADN, ce qui influence les rôles des gènes dans la cellule. Cependant, la mesure de l'âge biologique des 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 de traverser le cerveau, de sorte qu'un échantillon de sang de son bras ne reflète pas directement la méthylation et d'autres processus liés au vieillissement dans le cerveau. À l'inverse, prendre un échantillon directement du cerveau d'un patient est une procédure beaucoup plus invasive, ce qui rend la méthylation de l'ADN et d'autres aspects du vieillissement du cerveau directement à partir des cellules du cerveau humain vivantes.
Des recherches antérieures d'Irimia et de collègues ont souligné le potentiel des scans IRM pour mesurer de manière non invasive l'âge biologique du cerveau. Le modèle antérieur a utilisé l'analyse d'IA pour comparer l'anatomie du cerveau d'un patient aux données compilées à partir des examens d'IRM de milliers de personnes d'âges divers et de résultats de santé cognitive.
Cependant, la nature transversale de l'analyse d'une IRM pour estimer l'âge du cerveau avait des limitations majeures, a-t-il déclaré. Alors que le modèle précédent pourrait, par exemple, dire si le cerveau d'un patient avait dix ans « plus » de plus que son âge civil, il ne pouvait pas fournir d'informations sur le fait que ce vieillissement supplémentaire s'est produit plus tôt ou plus tard dans sa vie, et cela ne pourrait pas indiquer si le cerveau Le vieillissement accélérait.
Une image plus précise du vieillissement cérébral
Un réseau neuronal convolutionnel en trois dimensions nouvellement développé (3D-CNN) offre un moyen plus précis de mesurer comment le cerveau vieillit au fil du temps. Créée en collaboration avec Paul Bogdan, professeur agrégé de génie électrique et informatique et titulaire de la présidente du début de la carrière de Jack Munushian à la USC Viterbi School of Engineering, le modèle a été formé et validé sur plus de 3 000 scans IRM d'adultes cognitivement normaux.
Contrairement aux approches transversales traditionnelles, qui estiment l'âge du cerveau à partir d'un scan à un seul moment, cette méthode longitudinale compare les scans IRM de base et de suivi de la même personne. En conséquence, il identifie plus précisément les changements neuroanatomiques liés au vieillissement accéléré ou décéléré. Le 3D-CNN génère également des «cartes de saillance» interprétables, qui indiquent les régions cérébrales spécifiques qui sont les plus importantes pour déterminer le rythme du vieillissement, a déclaré Bogdan.
Lorsqu'ils sont appliqués à un groupe de 104 adultes en bonne santé cognitive et 140 patients atteints de maladie d'Alzheimer, les calculs du nouveau modèle de vitesse de vieillissement cérébral étaient étroitement corrélées aux changements des tests de fonction cognitive donnés aux deux moments.
« L'alignement de ces mesures sur les résultats des tests cognitifs indique que le cadre peut servir de biomarqueur précoce du déclin neurocognitif », a déclaré Bogdan. « De plus, il démontre son applicabilité chez les individus cognitivement normaux et ceux qui ont une déficience cognitive. »
Il a ajouté que le modèle a le potentiel de mieux caractériser à la fois un vieillissement en bonne santé et des trajectoires de maladie, et son pouvoir prédictif pourrait un jour être appliqué à l'évaluation des traitements plus efficaces en fonction des caractéristiques individuelles.
« Les taux de vieillissement cérébral sont corrélés de manière significative avec les changements dans la fonction cognitive », a déclaré Irimia. « Donc, si vous avez un taux élevé de vieillissement cérébral, vous êtes plus susceptible d'avoir un taux de dégradation élevé dans la fonction cognitive, y compris la mémoire, la vitesse exécutive, la fonction exécutive et la vitesse de traitement. Ce n'est pas seulement une mesure anatomique; la Les changements que nous voyons dans l'anatomie sont associés aux changements que nous voyons dans la cognition de ces individus. «
En avant
Dans l'étude, Irimia et les coauteurs notent également comment le nouveau modèle a pu distinguer différents taux de vieillissement dans diverses régions du cerveau. Plaquer dans ces différences – y compris la façon dont ils varient en fonction de la génétique, de l'environnement et des facteurs de style de vie – pourrait donner un aperçu de la façon dont différentes pathologies se développent dans le cerveau, a déclaré Irimia.
L'étude a également démontré que le rythme du vieillissement cérébral dans certaines régions différait entre les sexes, ce qui pourrait éclairer pourquoi les hommes et les femmes sont confrontés à différents risques pour les troubles neurodégénératifs, y compris la maladie d'Alzheimer, a-t-il ajouté.
Irimia a déclaré qu'il était également enthousiasmé par le potentiel du nouveau modèle pour identifier les personnes ayant un vieillissement cérébral plus rapide que la normale avant de montrer des symptômes de déficience cognitive. Bien que de nouveaux médicaments ciblant la maladie d'Alzheimer aient été introduits, leur efficacité a été inférieure à ce que les chercheurs et les médecins l'espéraient, potentiellement parce que les patients pourraient ne pas commencer le médicament jusqu'à ce qu'il y ait déjà beaucoup de pathologie d'Alzheimer présente dans le cerveau, a-t-il expliqué.
« Une chose qui est très intéressée par mon laboratoire est d'estimer le risque d'Alzheimer; nous aimerions un jour être en mesure de dire: » En ce moment, il semble que cette personne présente un risque de 30% pour la maladie d'Alzheimer. » Nous n'y sommes pas encore, mais nous y travaillons « , a déclaré Irimia. « Je pense que ce type de mesure sera très utile pour produire des variables qui sont pronostiques et peuvent aider à prévoir le risque d'Alzheimer. Ce serait vraiment puissant, d'autant plus que nous commençons à développer des médicaments potentiels pour la prévention. »
