Ce modèle d’analyse basée sur l'intelligence artificielle (IA) pourrait répondre à la question. Il reflète avec précision le risque de déclin cognitif et de maladie d'Alzheimer en fonction de l'âge du cerveau, selon ses développeurs de l’Université de Californie du Sud (USC). L’équipe présente ainsi, dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine (PNAS) un algorithme qui surpasse les modèles existants permettant de mesurer le vieillissement cérébral.
Au-delà du risque de démence, l’évaluation de l’âge cérébral apporte de nombreux indices sur la santé à long terme de la personne : cette recherche- même montre que l'âge du cerveau est un prédicteur plus utile et plus précis des risques de maladies futures que la date de naissance- ou l’âge chronologique. Ce nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA) nourri de données de scanners cérébraux d'imagerie par résonance magnétique (IRM) peut être utilisé pour capturer avec précision le déclin cognitif lié aux maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer, et cela bien plus tôt que les méthodes existantes.
Un aperçu sans précédent de la cognition humaine
Le vieillissement cérébral est d’abord considéré comme un biomarqueur fiable du risque de maladie neurodégénérative. Ce risque augmente lorsque le cerveau d'une personne présente des caractéristiques de vieillissement plus marquées qu’elles ne le devraient en regard de son âge. En exploitant la capacité d'apprentissage en profondeur du nouveau modèle et d’analyse des scans, les chercheurs sont aujourd’hui en mesure de détecter des marqueurs subtils de l'anatomie cérébrale qui sont autrement très difficiles voire impossibles à détecter et qui sont connus comme en corrélation avec le déclin cognitif.
Le modèle a été développé sur la base des IRM cérébrales de 4.681 participants en bonne santé cognitive, dont certains ont développé un déclin cognitif ou la maladie d'Alzheimer plus tard dans la vie. Ces données ont servi de base au modèle d'IA appelé réseau de neurones, permettant de prédire l'âge des participants à partir de leurs IRM cérébrales. La comparaison des âges cérébraux perçus (biologiques) avec les âges réels (chronologiques) des participants confirme que plus la différence entre les 2 types d’âge est élevée, et plus les scores cognitifs des participants sont mauvais, ce qui reflète bien le risque d'Alzheimer.
L’auteur principal, le Dr Andrei Irimia, professeur de gérontologie, de génie biomédical, de biologie et de neurosciences à l'USC résume le principe de ce nouvel algorithme : « il exploite la puissance de l'apprentissage en profondeur pour identifier les zones du cerveau qui vieillissent de manière à prédire un déclin cognitif pouvant conduire à la maladie d'Alzheimer ».
Au-delà d’un calculateur de l’âge cognitif biologique, le système permet de détecter le risque de démences, bien plus tard dans la vie. Ainsi,
« le cerveau d'un homme de 40 ans peut paraître aussi jeune que le cerveau d'un trentenaire, ou aussi vieux que celui d'un sexagénaire ».
Le modèle offre une alternative plus précoce et plus précise aux méthodes existantes car il peut prédire l'âge réel (chronologique) des participants cognitivement normaux avec une erreur absolue moyenne de 2,3 ans, ce qui est plus précis d’environ 1 an que les modèles existants.
L’intelligence artificielle trouve dans l’évaluation de l’âge cognitif « réel » une application légitime et prometteuse : « Plus tôt il est possible d’identifier les patients à risque élevé de maladie d'Alzheimer, et plus tôt peuvent être mises en œuvre les interventions de prévention et les options de traitement et de gestion de la maladie. Ce qui rend l'IA particulièrement puissante, c'est sa capacité à détecter des caractéristiques subtiles et complexes du vieillissement bien avant l’apparition des premiers ymptômes de déclin cognitif ».
Des différences significatives selon le sexe sont également révélées par ce nouveau modèle : ainsi, le vieillissement varie selon les régions du cerveau, chez les femmes et chez les hommes : certaines régions du cerveau vieillissent plus vite chez les hommes que chez les femmes, et vice et versa. Les hommes, qui présentent un risque plus élevé de déficience motrice (maladie de Parkinson), connaissent un vieillissement plus rapide dans le cortex moteur du cerveau, la zone impliquée dans la fonction motrice. Chez les femmes, le vieillissement typique est relativement plus lent dans l'hémisphère droit du cerveau.
Vers une médecine cognitive personnalisée : les applications dépassent l'évaluation et le diagnostic et pourraient consister en de nouvelles interventions sur mesure répondant aux schémas de vieillissement uniques de chaque patient.
L’application pourrait également être plus « grand-public » : de nombreuses personnes aimeraient connaître leur véritable rythme de vieillissement. Une telle connaissance, accessible à chacun pourrait permettre d’opter pour différents changements de mode de vie permettant de limiter le vieillissement cérébral et cognitif.
Source: Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 3 Jan, 2023 DOI:10.1073/pnas.2214634120 Anatomically interpretable deep learning of brain age captures domain-specific cognitive impairment
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