Et si un algorithme pouvait prédire le risque de souffrir d’une dégénérescence cognitive... et ainsi mieux lutter contre ? C’est ce qu’affirment avoir développé des chercheurs du Mont Sinaï (USA) en utilisant pour la première fois l’intelligence artificielle pour mesurer l’accélération de l’âge dans le cerveau, autrement dit les différences entre l’âge biologique et chronologique. Leurs travaux ont été publiés dans la revue scientifique Acta Neuropathologica.

Cerveau : mesurer l’accélération de l’âge avec un algorithme

Pour arriver à cette fin, les chercheurs ont examiné près de 700 imageries de coupes de cerveaux humains âgés, plus précisément de la région de l’hippocampe, connue pour être impliquée dans le vieillissement cérébral et dans les maladies neurodégénératives liées à l’âge – et constituant donc une région idéale pour cette expérience. L’équipe a ensuite développé un modèle d’apprentissage automatique pour estimer l’âge d’une personne à son décès sur la seule base de l’imagerie (une tâche impossible à accomplir avec justesse pour un observateur humain), avec une précision de 5,45 ans. Les scientifiques ont alors utilisé la différence entre l’âge prévu par le modèle et l’âge réel pour établir l’ampleur de l’accélération de l’âge dans le cerveau. Une accélération qui peut expliquer le déclin fonctionnel ou des changements liés au temps qui passe, mais aussi permettre d’identifier des changements précoces indiquant l’apparition d’un trouble cérébral.

IA : mieux comprendre les facteurs de la neurodégénérescence

Résultat : par rapport aux mesures actuelles du vieillissement accéléré (par exemple, méthylation de l’ADN), l’équipe de recherche a constaté que l’accélération de l’âge basée sur leur algorithme, baptisé HistoAge, avait des associations plus fortes avec les troubles cognitifs, les maladies cérébro-vasculaires et les niveaux d’agrégation anormale de protéines dégénératives de type Alzheimer. Autrement dit, c’est une mesure plus fiable pour déterminer l’âge du cerveau et comprendre les facteurs qui conduisent à la neurodégénérescence au fil du temps.

"C’est la première fois que nous parvenons à chiffrer l’ampleur du vieillissement cérébral en pathologie. 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", affirme le Dr Marx du Mont Sinaï, coauteur de l’étude, dans un communiqué. D’après son confrère Dr Crary, "l'influence de l'IA sur la recherche sur le cerveau constitue un changement de paradigme qui nous propulse vers la prochaine génération de traitements".