Une image de l’étude, montrant les zones du cerveau affectées par la maladie d’Alzheimer (jaune) trouvées en utilisant des données réelles et en utilisant des données synthétiques générées par plusieurs méthodes. Comme vous pouvez le voir, les images « nôtres » sont beaucoup plus similaires aux « vraies », ce qui signifie que les données synthétiques de notre modèle montrent la même chose que les données réelles en tant qu’outil pour étudier la maladie. Crédit : Dr. Jorge Cardoso, King’s College London
Un modèle d’IA développé par des scientifiques du King’s College de Londres, en étroite collaboration avec l’University College de Londres, a produit des images synthétiques tridimensionnelles du cerveau humain qui sont suffisamment réalistes et précises pour être utilisées dans la recherche médicale.
Le modèle et les images ont aidé les scientifiques à mieux comprendre à quoi ressemble le cerveau humain, soutenant la recherche visant à prédire, diagnostiquer et traiter les maladies cérébrales telles que la démence, les accidents vasculaires cérébraux et la sclérose en plaques.
L’algorithme a été créé à l’aide du NVIDIA Cambridge-1, le supercalculateur le plus puissant du Royaume-Uni. L’un des supercalculateurs les plus rapides au monde, le Cambridge-1 a permis aux chercheurs de former l’IA en quelques semaines plutôt qu’en quelques mois et de produire des images de bien meilleure qualité.
Les résultats sont publiés dans la revue Nature Intelligence artificielle.
Les images 3D haute résolution présentent toutes les caractéristiques du cerveau humain réel, comme des schémas de pliage corrects et des régions de taille appropriée. Elles peuvent également produire des images précises qui reflètent des facteurs cliniques tels que l’âge, le sexe ou l’état pathologique.
Les données produites par le modèle étaient suffisamment réalistes pour reproduire l’anatomie humaine. Par exemple, l’équipe a montré qu’une étude sur la démence menée à partir de données réelles produirait les mêmes résultats qu’une étude menée à partir de données synthétiques générées.
En analysant de grands volumes de données, le modèle d’IA a appris comment l’âge et le sexe affectent le cerveau et comment les pathologies affectent l’anatomie. Ces outils ont de nombreuses utilisations directes, allant de l’amélioration de la précision et de l’équité du diagnostic par l’IA à l’aide aux neuroscientifiques pour mieux comprendre comment le cerveau évolue avec l’âge et la maladie. Cela peut transformer notre capacité à étudier le cerveau et à trouver des traitements pour des maladies critiques.
Le Dr Jorge Cardoso, maître de conférences en intelligence médicale artificielle et auteur principal de l’étude, a déclaré : « Nous avons appris à un ordinateur à quoi ressemble le cerveau humain et nous l’avons utilisé pour générer des cerveaux réalistes pour des âges, des sexes et des pathologies spécifiques. Contrairement aux images d’IA de personnes ayant six doigts ou trois jambes, ces images sont anatomiquement correctes jusqu’au moindre détail. »
« La collecte et l’accès aux données provenant de cerveaux humains réels limitent considérablement la recherche, et la diversité des données du monde réel peut créer des biais et des incohérences dans la recherche.
« Les images synthétiques produisent des données à haute résolution et potentiellement infinies, dans lesquelles nous pouvons contrôler les variables externes. Nous pouvons même utiliser le modèle pour rendre les ensembles de données plus équitables, par exemple en incluant un plus grand nombre de cerveaux par âge, sexe ou origine ethnique.
« Le potentiel de la recherche neurologique est énorme. Avec plus de développement, la technologie pourrait nous aider à comprendre quels médicaments sont les plus adaptés à chaque patient, comment certaines pathologies peuvent évoluer différemment selon les patients et comment le cerveau d’une personne peut réagir à un traitement spécifique.
« En termes simples, les cliniciens seraient en mesure d’adapter et d’optimiser les plans de traitement en fonction des prédictions du modèle pour chaque patient spécifique. »
Parashkev Nachev, professeur de neurologie à l’UCL, a déclaré : « Pour comprendre le cerveau imagé, nous devons d’abord acquérir le pouvoir de le recréer. Cela implique non seulement d’apprendre l’apparence d’un ensemble de cerveaux, mais aussi de définir les limites des caractéristiques possibles et contrefactuelles de tout cerveau, en bonne santé et en maladie. »
« C’est une solution qui ouvre la voie au plus grand défi de la médecine : comment prévoir le traitement optimal pour chaque patient afin de lui prodiguer des soins véritablement personnalisés. »
Grâce à davantage de données et de puissance de calcul, les modèles continueront à s’améliorer. La recherche s’étend également à d’autres organes comme le cœur et les poumons, voire à des maladies multisystémiques complexes comme le cancer.
Plus d’information:
Petru-Daniel Tudosiu et al, Modélisation générative réaliste préservant la morphologie du cerveau, Nature Intelligence artificielle (2024). DOI : 10.1038/s42256-024-00864-0
Fourni par le King’s College de Londres
Citation: Les images cérébrales de l’IA créent des données synthétiques réalistes à utiliser dans la recherche médicale (2024, 30 juillet) récupéré le 30 juillet 2024 à partir de
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