Un modèle d'intelligence artificielle (IA) conçu par des scientifiques a créé l'une des cartes les plus détaillées du cerveau de la souris à ce jour, avec plus de 1 300 régions et sous-régions – certaines cartographiées pour la première fois – un outil qui ouvrira sûrement de nouvelles voies d'exploration neuroscientifique.
Le modèle d'IA, développé par des scientifiques de l'Université de Californie à San Francisco (UCSF) et de l'Allen Institute de Seattle, aux États-Unis, a reconstruit une carte cérébrale qui, au lieu des types de cellules, représente les différentes régions et sous-régions du cerveau, certaines inconnues jusqu'à présent.
De plus, contrairement aux précédentes, la nouvelle carte cérébrale a été réalisée à partir de données transcriptomiques spatiales à grande échelle, c’est-à-dire qu’elle a été entièrement construite avec des données plutôt qu’avec une interprétation humaine.
Ce faisant, la carte offre un niveau de détail « sans précédent » qui fait progresser notre compréhension du cerveau en permettant aux scientifiques de relier des fonctions, des comportements et des états pathologiques spécifiques à des régions cellulaires plus petites et plus précises, « fournissant une feuille de route pour de nouvelles hypothèses et expériences sur les rôles que jouent ces zones », disent les auteurs de l’étude.
«C'est comme passer d'une carte qui montre uniquement les continents et les pays à une carte qui montre les États et les villes», illustre Bosiljka Tasic, docteur en génétique moléculaire à l'Institut Allen et l'un des auteurs de l'étude.
« Cette nouvelle répartition détaillée du cerveau, basée uniquement sur des données et non sur des annotations d'experts humains, révèle des sous-régions du cerveau de souris jusqu'alors inconnues. Et, selon des décennies de neurosciences, les nouvelles régions correspondent à des fonctions cérébrales spécialisées encore à découvrir. »
Les résultats ont été publiés ce mardi dans Nature Communications.
Un modèle d'IA puissant
Derrière cette avancée se trouve CellTransformer, un puissant modèle d’intelligence artificielle capable d’identifier automatiquement des sous-régions importantes du cerveau à partir d’énormes ensembles de données de transcriptomique spatiale.
La transcriptomique spatiale révèle où se trouvent certains types de cellules dans le cerveau, mais elle ne révèle pas les régions du cerveau en fonction de leur composition.
CellTransformer permettra aux scientifiques de définir des régions et des subdivisions du cerveau sur la base de calculs de quartiers cellulaires partagés, un peu comme dessiner les limites d'une ville en fonction des types de bâtiments qui s'y trouvent.
« Notre modèle est basé sur la même technologie puissante que les outils d'IA comme ChatGPT. Tous deux sont basés sur un cadre » transformateur « qui se distingue par sa capacité à comprendre le contexte », explique Reza Abbasi-Asl, professeur de neurologie et de bio-ingénierie à l'UCSF et auteur principal de l'étude.
« Alors que les transformateurs sont souvent utilisés pour analyser la relation entre les mots dans une phrase, nous utilisons CellTransformer pour analyser la relation entre des cellules proches dans l'espace. Il apprend à prédire les caractéristiques moléculaires d'une cellule en fonction de son environnement local, ce qui lui permet de créer une carte détaillée de l'organisation générale du tissu », explique le chercheur.
En outre, le modèle reproduit avec succès des régions connues du cerveau, telles que l'hippocampe, mais révèle également des sous-régions plus détaillées et jusqu'alors non cataloguées dans des régions cérébrales peu connues, telles que le noyau réticulaire du mésencéphale, qui joue un rôle complexe dans l'initiation et la libération du mouvement, souligne l'étude.
