Avis aux médias
vendredi 24 février 2023
L’approche d’apprentissage automatique automatise l’analyse du comportement et surpasse l’évaluation humaine dans les modèles animaux d’épilepsie.
Quoi
En utilisant une technologie de pointe pour analyser les modèles de comportement chez les souris atteintes d’épilepsie, les chercheurs pourraient être en mesure de mieux étudier le trouble et d’identifier les traitements potentiels. Des chercheurs financés par les National Institutes of Health ont utilisé la technologie de l’IA pour déterminer des «empreintes digitales» comportementales chez des souris qui ne sont pas évidentes à l’œil nu. Un tel phénotypage comportemental automatisé n’a nécessité qu’une heure d’enregistrement vidéo et n’a pas obligé les chercheurs à attendre l’événement rare d’une crise. L’étude, soutenue par l’Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux (NINDS), qui fait partie du NIH, est publiée dans Neurone.
Les scientifiques ont découvert que cette analyse vidéo 3D assistée par l’apprentissage automatique surpassait l’approche traditionnelle, dans laquelle les analyses reposent sur l’observation humaine pour étiqueter les signes comportementaux de l’épilepsie chez les modèles animaux pendant les crises. Le processus à forte intensité de main-d’œuvre nécessite une surveillance vidéo constante des souris pendant plusieurs jours ou semaines tout en enregistrant leur activité d’ondes cérébrales avec électroencéphalographie (EEG). L’équipe dirigée par des chercheurs de Stanford a étudié des souris atteintes d’épilepsie acquise et génétique. Ils ont découvert que l’analyse par machine était mieux à même de distinguer les souris épileptiques des non épileptiques que les observateurs humains entraînés. Le programme d’IA a également identifié des phénotypes comportementaux distincts à différents stades du développement de l’épilepsie.
Notamment, les chercheurs ont pu utiliser le programme d’IA pour distinguer différents modèles de comportement chez les souris après qu’elles aient reçu l’un des trois médicaments antiépileptiques. Cela démontre que l’outil pourrait être utilisé pour des tests rapides et automatisés de médicaments antiépileptiques. En fin de compte, l’utilisation du phénotypage automatisé pour les études animales sur les épilepsies pourrait révolutionner la façon dont la recherche est effectuée, en accélérant la découverte et en réduisant les coûts.
La technologie d’apprentissage automatique utilisée dans l’étude, appelée MoSeq pour Motion Sequencing, localise, suit et quantifie le comportement des souris en mouvement libre dans chaque image de la vidéo. Les informations sont utilisées pour former le modèle d’apprentissage automatique non supervisé afin d’identifier des motifs de comportement répétés (appelés « syllabes » – par exemple, un virage à droite ou un coup de tête vers la gauche). MoSeq prédit l’ordre (ou « grammaire ») dans lequel les syllabes apparaissent, permettant une caractérisation rapide et objective du comportement de la souris.
OMS
Vicky Whittemore, Ph.D., directrice de programme, NINDS Division of Neuroscience. Pour organiser une entrevue, veuillez contacter [email protected].
Article
Gschwind et al. Empreintes digitales comportementales cachées dans l’épilepsie. Neurone. février 2023. EST CE QUE JE:
NINDS est le principal bailleur de fonds du pays pour la recherche sur le cerveau et le système nerveux. La mission de NINDS est d’acquérir des connaissances fondamentales sur le cerveau et le système nerveux et d’utiliser ces connaissances pour réduire le fardeau des maladies neurologiques.
À propos des Instituts nationaux de la santé (NIH) :
Le NIH, l’agence de recherche médicale du pays, comprend 27 instituts et centres et fait partie du département américain de la santé et des services sociaux. Le NIH est la principale agence fédérale qui mène et soutient la recherche médicale fondamentale, clinique et translationnelle, et étudie les causes, les traitements et les remèdes pour les maladies courantes et rares. Pour plus d’informations sur le NIH et ses programmes, visitez www.nih.gov.
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