Les ingénieurs de Johns Hopkins utilisent l’IA pour examiner plus en profondeur le cerveau des souris

Un groupe d’ingénieurs biomédicaux de Johns Hopkins a développé une stratégie de formation d’intelligence artificielle (IA) pour acquérir une compréhension plus approfondie du cerveau des souris. La nouvelle stratégie capture des images de cellules du cerveau de la souris lorsqu’elles sont actives.

Selon l’équipe, le système d’IA peut être utilisé aux côtés de microscopes ultra-petits spécialisés pour détecter exactement où et quand les cellules sont activées pendant le mouvement, l’apprentissage et la mémoire. En collectant des données révélatrices avec cette nouvelle stratégie, les scientifiques pourraient éventuellement comprendre comment le cerveau fonctionne et est affecté par la maladie.

Les nouvelles recherches ont été publiées dans la revue Nature Communications.

Xingde Li, Ph.D., est professeur de génie biomédical à la Johns Hopkins University School of Medicine.

“Lorsque la tête d’une souris est retenue pour l’imagerie, son activité cérébrale peut ne pas représenter fidèlement sa fonction neurologique”, déclare Li. “Pour cartographier les circuits cérébraux qui contrôlent les fonctions quotidiennes des mammifères, nous devons voir avec précision ce qui se passe parmi les cellules cérébrales individuelles et leurs connexions, tandis que l’animal se déplace librement, mange et socialise.”

Collecte de données avec des microscopes ultra-petits

L’équipe a cherché à collecter les données détaillées en créant des microscopes ultra-petits qui peuvent être placés sur le dessus de la tête des souris. Avec cela, les microscopes ne mesurent que quelques millimètres de diamètre, ils limitent donc la quantité de technologie d’imagerie qui peut être transportée. La respiration ou le rythme cardiaque de la souris pourrait également affecter la précision des données capturées par le microscope, les chercheurs estiment donc qu’ils devraient dépasser 20 images par seconde pour éliminer de telles perturbations.

“Il y a deux façons d’augmenter la fréquence d’images”, déclare Li. “Vous pouvez augmenter la vitesse de balayage et vous pouvez diminuer le nombre de points scannés.”

L’équipe d’ingénieurs a précédemment mené des recherches où ils ont atteint les limites physiques de l’analyseur à six images par seconde. Dans la deuxième stratégie, ils ont augmenté la fréquence d’images en diminuant le nombre de points scannés. Cette stratégie a fait en sorte que le microscope capture des données à plus basse résolution.

Formation d’un programme d’IA

Selon l’hypothèse de Li, un programme d’IA pourrait être formé pour reconnaître et restaurer les points manquants, ce qui entraînerait une résolution plus élevée. Cependant, l’un des principaux défis d’une telle approche est qu’il n’y a pas d’images similaires de cerveaux de souris pour former l’IA.

L’équipe a cherché à surmonter cela en développant une stratégie de formation en deux étapes. La première a formé l’IA pour identifier les éléments de base du cerveau à partir d’images d’échantillons de tissus de cerveau de souris fixes. Ils ont ensuite formé l’IA pour reconnaître les éléments de base dans une souris vivante retenue qui se trouvait sous le microscope ultra-petit. Cette nouvelle technique a permis à l’IA de reconnaître les cellules cérébrales avec une variation structurelle naturelle et le mouvement causé par le mouvement de la respiration et du rythme cardiaque de la souris.

“L’espoir était que chaque fois que nous collectons des données à partir d’une souris en mouvement, elles seront toujours suffisamment similaires pour que le réseau d’IA les reconnaisse”, déclare Li

Les chercheurs ont testé le programme d’IA pour déterminer s’il pouvait améliorer avec précision les images du cerveau de la souris en augmentant progressivement la fréquence d’images. Ils ont constaté que l’IA pouvait restaurer la qualité de l’image jusqu’à 26 images par seconde.

Pour savoir comment l’outil d’IA se comporterait avec un microscope miniature attaché à une souris, les chercheurs ont pu examiner les pics d’activité de cellules cérébrales individuelles activées par la souris qui se déplace dans son environnement.

“Nous n’aurions jamais pu voir ces informations à une résolution et une fréquence d’images aussi élevées auparavant”, déclare Li. “Ce développement pourrait permettre de collecter plus d’informations sur la façon dont le cerveau est connecté de manière dynamique à l’action au niveau cellulaire.”

Selon l’équipe, le programme d’IA pourrait subir une formation supplémentaire pour interpréter avec précision les images jusqu’à 104 images par seconde.