Le modèle d’intelligence artificielle (IA), plus précis que les précédents, permet de calculer l’âge réel du cerveau. Les résultats donnent un aperçu de l'identification précoce des personnes présentant un risque élevé de maladie neurodégénérative, comme la maladie d'Alzheimer.

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Un nouveau modèle d’intelligence artificielle (par apprentissage profond ou deep learning) reflète avec précision le risque de déclin cognitif lié aux maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer, en fonction de l'âge du cerveau. Les chercheurs de l'université de Californie du Sud ont mesuré le vieillissement cérébral, considéré comme un biomarqueur fiable du risque de maladie neurodégénérative. Notre âge biologique ne serait que peu prédictif des risques pour la santé, comparé à l’âge chronologique de notre cerveau.

« Notre apprentissage profond interprétable estime le vieillissement du cerveau avec plus de précision que toute autre approche à ce jour », se félicitent les auteurs de l’étude publiée dans PNAS. Les chercheurs ont analysé 4 681 IRM cérébrales de participants à la cognition normale, certains ayant par la suite développé un déclin cognitif ou la maladie d'Alzheimer. L’entraînement du modèle d’IA a permis de créer des cartes anatomiques détaillées du cerveau en fonction de chaque IRM cérébrale, afin de prédire un âge.

Les applications de ce modèle d’intelligence artificielle vont au-delà de l'évaluation des risques de maladie. Elles pourraient par exemple aider les gens à comprendre à quelle vitesse ils vieillissent en général. © Yann, Adobe Stock
Les applications de ce modèle d’intelligence artificielle vont au-delà de l'évaluation des risques de maladie. Elles pourraient par exemple aider les gens à comprendre à quelle vitesse ils vieillissent en général. © Yann, Adobe Stock

Une méthode de calcul d’âge plus précise que les précédentes

Les chercheurs ont ensuite comparé les âges biologiques du cerveau avec les âges réels (chronologiques) des participants à l'étude : plus la différence entre les deux était grande, plus les scores cognitifs des participants étaient mauvais. Le modèle développé par l'équipe peut prédire les véritables âges des participants avec une erreur moyenne de 2,3 ans, ce qui est environ un an plus précis qu'un précédent modèle.

Par ailleurs, des cartes indiquant l'importance de chaque région du cerveau pour l'estimation de l'âge cérébral révèlent des différences de vieillissement neurologique entre les hommes et les femmes. Les hommes, qui présentent un risque plus élevé de troubles moteurs dus à la maladie de Parkinson, connaissent un vieillissement plus rapide du cortex moteur du cerveau, une zone responsable de la fonction motrice.