Une nouvelle method basée sur l’intelligence artificielle pour mesurer le flux de fluide autour des vaisseaux sanguins du cerveau pourrait avoir de grandes implications pour le développement de traitements pour des maladies telles que la maladie d’Alzheimer.
Les espaces périvasculaires qui entourent les vaisseaux sanguins cérébraux transportent des fluides ressemblant à de l’eau autour du cerveau et aident à balayer les déchets. Les altérations de l’écoulement des fluides sont liées à des conditions neurologiques, notamment la maladie d’Alzheimer, la maladie des petits vaisseaux, les mishaps vasculaires cérébraux et les lésions cérébrales traumatiques, mais sont difficiles à mesurer in vivo.
Une équipe multidisciplinaire d’ingénieurs en mécanique, de neuroscientifiques et d’informaticiens dirigée par le professeur agrégé de l’Université de Rochester, Douglas Kelley, a développé de nouvelles mesures de vélocimétrie IA pour calculer avec précision le flux de liquide cérébral. Les résultats sont présentés dans une étude publiée par Actes de l’Académie nationale des sciences.
“Dans cette étude, nous avons combiné certaines mesures de l’intérieur des modèles animaux avec une nouvelle approach d’IA qui nous a permis de mesurer efficacement des choses que personne n’avait jamais pu mesurer auparavant”, explique Kelley, membre du corps professoral du département de génie mécanique de Rochester.
Le travail s’appuie sur des années d’expériences menées par le co-auteur de l’étude Maiken Nedergaard, codirectrice du Rochester’s Centre for Translational Neuromedicine. Le groupe a déjà pu mener des études bidimensionnelles sur l’écoulement des fluides dans les espaces périvasculaires en injectant de minuscules particules dans le fluide et en mesurant leur situation et leur vitesse dans le temps. Mais les scientifiques avaient besoin de mesures furthermore complexes pour comprendre toute la complexité du système – et explorer un système aussi critical et fluide est un défi.
Pour relever ce défi, l’équipe a collaboré avec George Karniadakis de l’Université Brown pour tirer parti de l’intelligence artificielle. Ils ont intégré les données 2D existantes avec des réseaux de neurones informés par la physique pour créer des vues haute résolution sans précédent sur le système.
“C’est un moyen de révéler les pressions, les forces et le débit tridimensionnel avec beaucoup additionally de précision que nous ne pouvons le faire autrement”, explique Kelley. “La pression est importante parce que personne ne sait encore avec certitude quel mécanisme de pompage entraîne tous ces flux autour du cerveau. C’est un nouveau domaine.”
Les scientifiques ont mené la recherche avec le soutien du programme Collaborative Investigate in Computational Neuroscience, de la Nationwide Institutes of Wellbeing Mind Initiative et du programme Multidisciplinary College Research Initiatives du Military Investigation Business office.