Les chercheurs créent un modèle de prédiction de l’âge cérébral basé sur l’IA

Les chercheurs de la Société radiologique d’Amérique du Nord ont développé un modèle de prédiction de l’âge cérébral basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui peut quantifier les déviations par rapport à une trajectoire de vieillissement cérébral saine chez les patients atteints de troubles cognitifs légers.

L’étude a été publiée en juin dans Radiologie : Intelligence artificielle.

Détection précoce des troubles cognitifs

Selon les chercheurs, le modèle pourrait être utilisé pour aider à la détection précoce des troubles cognitifs.

Les personnes qui souffrent de troubles cognitifs légers amnésiques (aMCI), une phase de transition entre le vieillissement normal et la maladie d’Alzheimer, ont des déficits de mémoire plus graves que la normale pour leur âge et leur niveau d’éducation. Cependant, ce n’est pas suffisamment grave pour affecter leur fonctionnement quotidien.

L’étude a impliqué Ni Shu, Ph.D., du Laboratoire clé de l’État pour la neuroscience cognitive et l’apprentissage, Université normale de Pékin, à Pékin, en Chine, ainsi que d’autres collègues.

L’équipe a utilisé une approche d’apprentissage automatique pour former un modèle de prédiction de l’âge cérébral, qui était basé sur les images pondérées en T1 de 974 adultes sains âgés de 49,3 à 95,4 ans.

Le modèle formé a ensuite été appliqué pour estimer la différence d’âge prédite des patients aMCI dans des jeux de données de l’Initiative de rajeunissement du cerveau vieillissant de Pékin, qui comprenait 616 contrôles sains et 80 patients aMCI, et de l’Initiative d’imagerie neurologique de la maladie d’Alzheimer, qui comprenait 589 contrôles sains et 144 patients aMCI.

En outre, l’équipe a également examiné les associations entre la différence d’âge prédite et les troubles cognitifs, les facteurs de risque génétique, les biomarqueurs pathologiques de la maladie d’Alzheimer et la progression clinique chez les patients aMCI.

Résultats de l’étude

Les résultats de l’étude ont montré que les patients aMCI avaient des trajectoires de vieillissement cérébral distinctes de la trajectoire de vieillissement normal typique. Les modèles de prédiction de l’âge cérébral proposés pourraient quantifier les déviations individuelles par rapport à cette trajectoire normale.

L’équipe a également constaté que la différence d’âge prédite était fortement liée à l’atteinte cognitive individuelle des patients aMCI dans des domaines tels que la mémoire, l’attention et la fonction exécutive.

“Le modèle prédictif que nous avons généré était très précis pour estimer l’âge chronologique chez les participants sains en fonction uniquement de l’apparence des scans d’IRM”, a indiqué l’article. “En revanche, pour l’aMCI, le modèle a estimé que l’âge cérébral était en moyenne 2,7 ans plus âgé que l’âge chronologique du patient.”

Le modèle a également montré que les patients aMCI progressifs souffrent de déviations plus importantes par rapport au vieillissement normal typique que les patients aMCI stables. Grâce à l’utilisation d’outils tels que le score de différence d’âge prédite et les biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer, les progrès de l’aMCI peuvent être prédits de manière plus précise.

En combinant la différence d’âge prédite avec d’autres biomarqueurs de la maladie d’Alzheimer, la meilleure performance pour différencier avec précision les aMCI progressifs et stables peut être atteinte.

“Ce travail indique que la différence d’âge prédite a le potentiel pour être un biomarqueur robuste, fiable et informatisé pour le diagnostic précoce des troubles cognitifs et le suivi de la réponse au traitement”, ont déclaré les auteurs.