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Les différences de comportement entre les personnes atteintes de TSA sont étroitement liées aux variations de l’anatomie du cerveau.

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Les différences de comportement chez les personnes atteintes d’un trouble du spectre autistique (TSA) sont étroitement liées aux différences de neuroanatomie – la forme du cerveau -, rapporte aujourd’hui une équipe de neuroscientifiques du Boston College dans la revue Science. Cette découverte pourrait aider à comprendre les causes des TSA et à mettre au point des interventions personnalisées.

L’équipe a utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour étudier les données d’imagerie par résonance magnétique de plus de 1 000 personnes atteintes de TSA et a comparé ces images à des simulations générées par l’IA de ce à quoi ressemblerait le cerveau de ces personnes si elles ne souffraient pas de TSA.

Nous avons constaté que différentes personnes atteintes de TSA peuvent avoir différentes zones cérébrales affectées, et grâce aux cerveaux simulés par l’IA, nous avons pu identifier les régions cérébrales spécifiques qui varient chez les personnes atteintes de TSA. En outre, en séparant les variations de l’anatomie cérébrale liées aux TSA de celles qui n’y sont pas liées, nous avons découvert des relations cachées entre les différences individuelles de l’anatomie cérébrale et les symptômes. »

Aidas Aglinskas, chercheur post-doctoral au Boston College et co-auteur du rapport.

L’autisme diffère – tant au niveau des symptômes que de la neuroanatomie – d’un individu à l’autre. Des recherches antérieures ont émis l’hypothèse qu’il pourrait ne pas y avoir un ensemble unique de corrélats neuroanatomiques communs à toutes les personnes atteintes de TSA.

Il a été difficile de confirmer ces hypothèses, car l’identification des altérations neuronales spécifiques aux TSA est une tâche ardue, a déclaré M. Aglinskas. Les cerveaux sont différents en raison de nombreux facteurs, y compris les variations génétiques non liées aux TSA, qu’il est difficile de contrôler dans le cadre d’une étude.

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L’équipe a franchi cette barrière en utilisant l’IA pour identifier les modèles de variabilité neuronale spécifiques aux TSA, ce qui lui a permis d’identifier les voies neuronales spécifiquement affectées par les TSA, a déclaré Aglinskas, qui a mené la recherche avec les professeurs adjoints de neuroscience du Boston College, Joshua Hartshorne et Stefano Anzellotti.

Les différences d’anatomie cérébrale liées aux TSA peuvent se « cacher » parmi des différences qui ne sont pas liées aux TSA », a déclaré Aglinskas. « Par conséquent, il a été difficile d’identifier les différences dans l’anatomie du cerveau qui sont liées aux différences dans les symptômes. Nous avons utilisé l’IA pour distinguer les différences liées aux TSA des différences non liées. »

L’équipe a cherché à déterminer si les caractéristiques de l’anatomie cérébrale propres aux TSA varient d’un individu à l’autre d’une manière qui soit liée à leurs symptômes. Des études antérieures portant sur les différences individuelles dans l’anatomie du cerveau au sein des TSA n’ont pas séparé les caractéristiques spécifiques des TSA des autres différences individuelles non liées à la neuroanatomie, ce qui rend difficile l’étude des relations entre la neuroanatomie et les symptômes, a déclaré Aglinskas.

Avec les données d’IRM de 1103 participants à l’étude, l’équipe a utilisé une méthode d’analyse vaguement similaire aux « deep fakes » – des photographies, vidéos et autres images simulées difficiles à détecter, créées en utilisant des modèles de données visuelles impliquant les participants à l’étude, selon le rapport.

L’équipe a plutôt utilisé des modèles détectés par ordinateur pour créer une simulation de ce à quoi ressemblerait le cerveau de chaque personne atteinte de TSA si elle n’en était pas atteinte. Cela a été rendu possible par une nouvelle technique d’intelligence artificielle, qui sépare les différences individuelles dans l’anatomie du cerveau en caractéristiques spécifiques aux TSA et non liées aux TSA, rapporte l’équipe.

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« Nous avons été surpris de constater que, malgré l’observation d’une grande variation de l’anatomie cérébrale entre les personnes atteintes de TSA selon plusieurs dimensions, les individus ne se regroupaient pas en sous-types distincts et catégoriques comme on le pensait auparavant », a déclaré Aglinskas. « Au niveau de l’anatomie cérébrale, les différences individuelles au sein des TSA pourraient être mieux saisies par des dimensions continues que par des sous-types catégoriques, mais il est important de noter que cela n’exclut pas la possibilité de trouver des sous-types catégoriques avec d’autres types de mesures cérébrales, comme l’imagerie fonctionnelle. »

Pour l’avenir, les chercheurs soulignent la nécessité de comprendre plus en détail comment ces différences neuroanatomiques affectent le comportement.

Anzellotti a déclaré que l’équipe prévoit d’utiliser les outils d’IA pour aller au-delà de la simple structure du cerveau afin de mieux comprendre les diagnostics de TSA et le comportement des personnes atteintes de TSA.

« Deux cerveaux peuvent avoir une forme très similaire et pourtant fonctionner différemment », a déclaré Anzellotti. « Il y a un certain nombre d’autres aspects du cerveau que nous devrons examiner pour obtenir une image complète. Pour l’instant, nous nous concentrons sur la connectivité fonctionnelle – une mesure de la façon dont le cerveau est « câblé ». L’une des grandes questions est de savoir si cela nous apportera de nouvelles informations sur les différences individuelles au sein des TSA. L’objectif de ce type de travail est de pouvoir utiliser les données d’imagerie cérébrale pour contribuer à l’élaboration d’approches de soins de santé personnalisées pour les personnes atteintes de TSA. »

Source :

Référence du journal :

Aglinskas, A., et al. (2022) L’apprentissage automatique contrastif révèle la structure de la variation neuroanatomique dans l’autisme. Science. doi.org/10.1126/science.abm2461.

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Apasionado del running, vegano a los 25 años y comercial de la ropa, me incorporé al equipo de redacción de AltaVision.news en noviembre de 2021