Selon une étude menée par l'Icahn School of Medicine publiée dans Laboratory Investigation, les chercheurs auraient mis au point une plateforme d'intelligence artificielle pour détecter toute une gamme de maladies neurodégénératives dans des échantillons de tissus cérébraux humains, notamment la maladie d'Alzheimer et l'encéphalopathie traumatique chronique. Selon ces derniers, leur découverte aidera les scientifiques à développer des biomarqueurs et des thérapeutiques ciblés, permettant ainsi un diagnostic plus précis des maladies cérébrales complexes améliorant les résultats pour les patients.
Selon les chercheurs, l'accumulation de protéines tau anormales dans le cerveau dans les enchevêtrements neurofibrillaires est une caractéristique de la maladie d'Alzheimer, mais elle s'accumule également dans d'autres maladies neurodégénératives, telles que l'encéphalopathie traumatique chronique et d'autres affections liées à l'âge.
Les chercheurs ont développé et utilisé la plateforme Precise Informatics afin d’appliquer de puissantes méthodes d’apprentissage automatique à des lames microscopiques numérisées préparées à partir d’échantillons de tissus de patients présentant un spectre de maladies neurodégénératives. Appliquant un apprentissage en profondeur, ces images ont été utilisées pour créer un réseau neuronal convolutionnel capable d'identifier les enchevêtrements neurofibrillaires avec un degré élevé de précision directement à partir d'images numérisées.
Selon les chercheurs, il s'agit du premier cadre disponible pour évaluer des algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisant des données d'images à grande échelle en neuropathologie. La plateforme informatique précise permet la gestion des données, l'exploration visuelle, la définition d'objet, la révision multi-utilisateur et l'évaluation des résultats de l'algorithme d'apprentissage en profondeur. Les chercheurs ont utilisé des techniques informatiques et mathématiques avancées associées à une technologie de microscope de pointe, à la vision par ordinateur et à l'intelligence artificielle pour classer avec plus de précision un large éventail de maladies.
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