mai 16, 2022

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La technologie de l’IA aide les chercheurs à observer le cerveau des souris

Newswise – Les ingénieurs biomédicaux de l’Université Johns Hopkins ont développé une stratégie de formation à l’intelligence artificielle (IA) pour capturer des images de cellules cérébrales de souris en action. Les chercheurs affirment que le système d’IA, en coordination avec de très petits microscopes spécialisés, permet de déterminer avec précision où et quand les cellules sont activées lors du mouvement, de l’apprentissage et de la mémoire. Les données recueillies grâce à cette technologie pourraient un jour permettre aux scientifiques de comprendre comment le cerveau fonctionne et est affecté par la maladie.

Les expériences du chercheur sur des souris ont été publiées dans Communication Nature Le 22 mars.

« Lorsque la tête d’une souris est retenue pour l’imagerie, son activité cérébrale peut ne pas vraiment représenter sa fonction neuronale », Xingde Li, Ph.D., professeur de génie biomédical à la Johns Hopkins University School of Medicine. « Pour cartographier les circuits cérébraux qui contrôlent les fonctions quotidiennes chez les mammifères, nous devons voir précisément ce qui se passe entre les cellules cérébrales individuelles et leurs connexions, pendant que l’animal se déplace librement, mange et socialise. »

Pour collecter ces données très détaillées, l’équipe de Li a développé de minuscules microscopes que les souris peuvent porter sur la tête. Ces microscopes ont un diamètre de quelques millimètres, ce qui limite la technologie d’imagerie qu’ils peuvent embarquer. Par rapport aux modèles de paillasse, la fréquence d’images des microscopes miniatures est faible, ce qui les rend sensibles aux interférences du mouvement. Des perturbations telles que la respiration ou la fréquence cardiaque d’une souris peuvent affecter la précision des données que ces microscopes peuvent capturer. Les chercheurs estiment que le microscope Li devrait dépasser 20 images par seconde pour éliminer toutes les perturbations causées par le mouvement d’une souris en mouvement libre.

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« Il existe deux façons d’augmenter la fréquence d’images », explique Lee. « Vous pouvez augmenter la vitesse de numérisation et réduire le nombre de points numérisés. »

Lors de recherches précédentes, l’équipe d’ingénieurs de Li a rapidement découvert qu’ils avaient atteint les limites physiques du scanner, atteignant six images par seconde, ce qui maintenait une excellente qualité d’image mais était bien en deçà du taux requis. Par conséquent, l’équipe est passée à la deuxième stratégie consistant à augmenter la fréquence d’images – en réduisant le nombre de points scannés. Cependant, similaire à la réduction du nombre de pixels dans une image, cette stratégie amènera le microscope à capturer des données à basse résolution.

Lee suppose qu’un programme d’intelligence artificielle peut être formé pour reconnaître et récupérer les points manquants et améliorer les images à une résolution plus élevée. Ces protocoles de formation à l’IA sont utilisés lorsque la création d’un programme informatique pour une tâche est impossible ou prend du temps, comme la reconnaissance fiable d’un ensemble de caractéristiques comme un visage humain. Au lieu de cela, les informaticiens utilisent l’approche consistant à laisser les ordinateurs apprendre à se programmer en traitant de grands ensembles de données.

Un défi important avec l’approche d’IA proposée était le manque d’images similaires de cerveaux de souris sur lesquelles entraîner l’IA. Pour combler cette lacune, l’équipe a élaboré une stratégie de formation en deux étapes. Les chercheurs ont commencé à former l’IA pour identifier les éléments constitutifs du cerveau à partir d’images d’échantillons fixes de tissu cérébral de souris. Ils ont ensuite formé l’IA à reconnaître ces blocs de construction dans une souris vivante à tête serrée sous un microscope. Ce mouvement a entraîné l’IA à reconnaître les cellules cérébrales avec une variation structurelle normale et un peu de mouvement causé par la respiration et le rythme cardiaque de la souris.

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« L’espoir était que lorsque nous collectons des données à partir d’une souris en mouvement, elles seront encore suffisamment similaires pour que le réseau d’IA les reconnaisse », déclare Lee.

Ensuite, les chercheurs ont testé le logiciel d’IA pour voir s’il pouvait améliorer avec précision les images du cerveau de la souris en augmentant progressivement la fréquence d’images. À l’aide d’une image de référence, les chercheurs ont réduit les points de balayage du microscope d’un facteur de 2, 4, 8, 16 et 32 ​​et ont observé avec quelle précision l’IA a amélioré l’image et restauré la résolution de l’image.

Les chercheurs ont découvert que l’IA peut restaurer de manière adéquate la qualité d’image jusqu’à 26 images par seconde.

L’équipe a ensuite testé les performances de l’outil d’IA avec un minuscule microscope fixé à la tête d’une souris en mouvement. En combinant l’intelligence artificielle avec un microscope, les chercheurs ont pu voir des pics d’activité de cellules cérébrales individuelles qu’une souris active lorsqu’elle marche, tourne et explore son environnement en général.

« Nous n’avions jamais été en mesure de voir ces informations à une résolution et une fréquence d’images aussi élevées auparavant », déclare Lee. « Ce développement pourrait permettre de recueillir plus d’informations sur la façon dont le cerveau est dynamiquement lié au fonctionnement au niveau cellulaire. »

Avec plus de formation, disent les chercheurs, le logiciel d’IA pourrait être capable d’interpréter des images à une résolution de 52 ou même 104 images par seconde.

Parmi les autres chercheurs impliqués dans cette étude figurent Honghua Guan, Dawei Lee, Hyun-Cheol Park, Ang Lee, Yongtian Zhao et Dwight Bergles de la Johns Hopkins University School of Medicine. Yuanlei Yue et Hui Lu de l’Université George Washington ; et Ming-Jun Li de Corning Inc.

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Cette recherche a été soutenue par un National Cancer Institute (R01 CA153023), une subvention d’outils de recherche clés de la National Science Foundation (CEBT1430030) et un Johns Hopkins Medicine Discovery Fund Synergy Award.