Un nouvel outil d’IA pourrait être utilisé pour des tests rapides et automatisés de médicaments antiépileptiques

En utilisant une technologie de pointe pour analyser les modèles de comportement chez les souris atteintes d’épilepsie, les chercheurs peuvent mieux étudier le trouble et identifier les traitements possibles. 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 apparentes à l’œil humain. 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 le National Institute of Neurological Disorders and Stroke (NINDS), qui fait partie du NIH, est publiée dans Neurone.

Les scientifiques ont découvert que cette analyse vidéo 3D assistée par apprentissage automatique dépassait 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 laborieux nécessite une surveillance vidéo constante des souris pendant plusieurs jours ou semaines tandis que leur activité d’ondes cérébrales est enregistrée par 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 de la 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.

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En particulier, 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 l’épilepsie pourrait révolutionner la manière dont la recherche est menée, accélérant la découverte et 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 se déplaçant librement dans chaque image de la vidéo. Les informations sont utilisées pour entraîner le modèle d’apprentissage automatique non supervisé à identifier des motifs comportementaux répétés (appelés « syllabes », par exemple, un virage à droite ou un hochement de tête à gauche). MoSeq prédit l’ordre (ou « grammaire ») dans lequel les syllabes apparaissent, permettant une caractérisation rapide et objective du comportement de la souris.

Fontaine:

Instituts nationaux de la santé

Référence magazine :

Gschwind, T. et coll. (2023).Empreintes digitales comportementales cachées dans l’épilepsie. Neurone. doi.org/10.1016/j.neuron.2023.02.003.

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