Un modèle d’apprentissage automatique prédit des améliorations de la santé cérébrale sur la base de biomarqueurs neuronaux

Dans le cadre de sa quête continue visant à améliorer la santé et les performances du cerveau, une nouvelle recherche dirigée par le Center for BrainHealth de l’Université du Texas à Dallas a étudié les biomarqueurs neuronaux associés à l’amélioration d’un indice de santé cérébrale.

L’étude intitulée « Toward Precision Brain Health : Accurate Prediction of a Cognitive Index Trajectory Using Neuroimaging Metrics » a été récemment publiée dans Cortex cérébral.

Au total, 48 participants âgés de 21 à 65 ans ont accompli une tâche simple lors d’une séance d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), puis à nouveau environ six mois plus tard après s’être engagés dans des protocoles d’entraînement cognitif. Les chercheurs ont dérivé des biomarqueurs neuronaux à partir de la réponse hémodynamique (flux sanguin) du cerveau à la tâche.

Aux mêmes moments, les participants ont complété une batterie d’évaluations cognitives en ligne mesurant la mémoire, l’attention stratégique et l’innovation. Ces évaluations holistiques produisent un score composite de la condition physique holistique du cerveau, appelé BrainHealth Index.

Les chercheurs ont ensuite formé un modèle d’apprentissage automatique pour prédire les améliorations de l’indice BrainHealth sur la base uniquement des marqueurs neuronaux mesurés lors des deux visites.

Alors que l’indice BrainHealth est dérivé d’évaluations auto-déclarées, les biomarqueurs neuronaux fournissent une mesure physique objective de ce qui se passe dans le cerveau. Tout comme le taux de cholestérol est un biomarqueur courant de la santé cardiaque et des maladies cardiaques, les biomarqueurs neuronaux peuvent servir non seulement de systèmes d’alerte précoce en cas de pathologie cérébrale, mais également de marqueurs d’une meilleure santé cérébrale, comme le démontre cette étude.

Le modèle d’apprentissage automatique optimisé a prédit avec succès un gain substantiel sur l’indice BrainHealth avec une précision de 90 %, confirmant une relation fonctionnelle entre l’indice et les biomarqueurs neuronaux dans une population en bonne santé.

Cette étude est unique dans la mesure où notre équipe a utilisé un biomarqueur cérébral pour suivre la santé du cerveau plutôt que la maladie. L’établissement d’une relation fonctionnelle aussi claire entre l’indice BrainHealth et ce biomarqueur neuronal renforce la valeur de l’indice pour mesurer l’état de santé cérébrale d’une personne – sans avoir recours à des procédures d’imagerie coûteuses.

Jeffrey S. Spence, Ph.D., auteur principal et directeur de la biostatistique

L’auteure collaboratrice Sandra Bond Chapman, Ph.D., fondatrice et directrice en chef du Center for BrainHealth et professeur émérite Dee Wyly à l’UT Dallas, a déclaré : « À notre connaissance, il s’agit de l’une des premières études à démontrer des marqueurs prédictifs d’une amélioration de la santé cérébrale avec changements neuronaux combinés et gains comportementaux suite à un entraînement cognitif chez des adultes en bonne santé jeunes et plus âgés.

“Les résultats de groupe montrent une signification statistique, mais une signification clinique est atteinte lorsque nous pouvons préciser au niveau individuel qui bénéficie ou ne répond pas aux différents protocoles de traitement”, a-t-elle poursuivi.

“Cette étude nous rapproche d’une santé cérébrale précise, qui permettra à terme d’adapter les interventions aux individus.” Cette étude, axée sur les marqueurs de l’amélioration du cerveau, a été gracieusement soutenue par la philanthropie privée de Sammons Enterprises, Inc.