Un nouvel outil d’IA peut aider à diagnostiquer les maladies neurodégénératives

Mount Sinai crée un nouveau système d’apprentissage en profondeur pour les maladies neurodégénératives.

Source: geralt / pixabay

Récemment, une équipe de chercheurs pionniers de la Mount Sinai School of Medicine de New York a créé l’une des premières plates-formes utilisant des données d’image à grande échelle en neuropathologie pour créer et évaluer des algorithmes d’apprentissage en profondeur.

Dans une étude publiée il y a quelques semaines dans Nature’s Laboratory Investigation , le journal officiel des États-Unis et de l’Académie canadienne de pathologie, des chercheurs de Mount Sinai ont développé un nouvel algorithme d’apprentissage en profondeur utilisant des réseaux de neurones à convolution. L’algorithme peut reconnaître, classifier et quantifier les éléments de diagnostic des tauopathies, des troubles neurodégénératifs pouvant comporter des inclusions gliales ou neuronales constituées de tau, une protéine de liaison aux microtubules.

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Le matériel histopathologique utilisé pour l’étude était dérivé de vingt-deux cerveaux d’autopsie humaine de patients atteints de tauopathies. Tau pathologique dans les neurones forment des enchevêtrements neurofibrillaires (NFT). Les sections ont été numérisées et téléchargées sur une plate-forme informatique au Centre de pathologie computationnelle et systémique du Mount Sinai. Plus de 80 millions de tests par an sont traités au département de pathologie du Mount Sinai, l’un des plus importants départements de pathologie universitaire du pays, avec 62 pathologistes à temps plein et 900 histologues et techniciens de laboratoire.

Le système de réseau convolutif a été formé aux images numérisées. L’équipe a déployé une version modifiée de l’architecture SegNet entièrement convolutionnelle pour la génération de réseaux neuronaux convolutionnels profonds et a utilisé une descente de gradient stochastique pour la fonction de perte différentielle.

Fait intéressant, les itérations de mise à jour ont été effectuées sur du «matériel GPU standard» pour un traitement parallèle efficace. Le modèle de réseau neuronal a été construit à l’aide du logiciel PyTorch.

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Les chercheurs ont découvert une méthode utilisant l’apprentissage en profondeur pour améliorer l’examen des tissus et compléter les techniques couramment utilisées, à la fois quantitatives et qualitatives. En conséquence, le nouveau système d’apprentissage en profondeur de l’équipe fournit une méthode rapide, reproductible et impartiale pour «augmenter le comptage manuel des caractéristiques histopathologiques».

Actuellement, on ne sait pas exactement comment la tau pathologique a un impact sur les troubles neuronaux. Grâce à ce cadre novateur, les scientifiques disposent d’un moyen d’accéder à des données quantitatives reproductibles sur les corrélations clinico-pathologiques afin de faciliter la recherche sur la pathogenèse des tauopathies telles que la maladie d’Alzheimer.

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Références

Signaevsky, Maxim, Prastawa, Marcel, Farrell, Kurt, Tabish, Nabil, Baldwin, Elena, Han, Natalia, Lida, Megan A., Koll, John, Bryce, Clare, Purohit, Dushyant, Haroutunian, Vahram, McKee, Ann C ., Stein, Thor D., Blanc III, Charles L., Walker, Jamie, Richardson, Timothy E., Hanson, Russell, Donovan, Michael J., Cordon-Cardo, Carlos, Zeineh, Jack, Fernandez, Gerardo, Crary , John F .. ”L’intelligence artificielle en neuropathologie: évaluation de la tauopathie basée sur l’apprentissage en profondeur.” Laboratory Investigation. 15 février 2019.

Irwin, David. «Les tauopathies en tant qu’entités clinico-pathologiques» . Troubles liés au parkinsonisme. 22 janvier 2016.

Hôpital Mount Sinai / École de médecine du Mont Sinaï (2 octobre 2018). «Le test de pathologie utilise l’IA pour prédire la progression du cancer de la prostate après une chirurgie.» Récupérée le 3-7-2019 à l’adresse https://www.eurekalert.org/pub_releases/2018-10/tmsh-ptu100218.php.