À l’aide d’un modèle d’IA de type Chatgpt, les scientifiques ont créé une nouvelle carte du cerveau de souris qui capture les zones précédemment inexplorées de l’organe dans des détails sans précédent.
La carte, publiée le mardi 7 octobre) dans la revue Communications de la naturecapture 1 300 régions du cerveau et est le premier à détailler les régions du cerveau sans nécessiter une entrée manuelle des humains. Les auteurs de l’étude, de l’Université de Californie, de San Francisco (UCSF) et de l’Allen Institute for Cell Science, espèrent que le projet permettra aux chercheurs d’esquisser ces cartes tissulaires dans tout le corps.
L’approche montre également les positions des cellules individuelles dans l’espace dans les tissus. Ces informations ont informé Atlas cellulaires précédents du cerveau de la souris. Cependant, l’organisation des informations de ces expériences dans une carte cérébrale complète pose un défi important. Pour les cartes précédentes du cerveau, les chercheurs ont dû annoter manuellement chaque morceau de la carte pour délimiter des zones spécifiques du cerveau et où les cellules enregistrées s’inscrivent. La nouvelle étude a contourné cette tâche laborieuse.
Les données de transcriptomique spatiale utilisées pour la nouvelle carte comprenaient des informations sur l’activité de 500 à 1 000 gènes dans chaque cellule analysée. À ce niveau de complexité, l’analyse des données est difficile, ledit co-auteur de l’étude Reza Abbasi-ASLprofesseur de neurologie et de bio-ingénierie à l’UCSF. De plus, le marquage des régions cérébrales utilisant les données brutes de transcriptomique spatiale – un processus appelé parcellation – produit des cartes floues, a déclaré Abbasi-ASL.
C’est là que l’approche basée sur l’IA de l’équipe a porté ses fruits.
Modèles de grande langue (LLMS), comme Chatgpt, ont captivé et excité des millions d’utilisateurs avec leur capacité à générer une sortie de texte à partir d’invites. À la base, ces systèmes fonctionnent en prédisant mathématiquement les relations entre les mots individuels. Abbasi-ASL, aux côtés de son doctorant Alex Leea créé le système d’IA, nommé CellTransformateur, qui analyse plutôt comment les cellules individuelles sont assises les unes sur les autres dans le cerveau en fonction des informations de transcriptomique spatiale.
Le système AI transforme les données spatiales, en les améliorant avec de nouvelles informations. « Nous construisons une pièce manquante entre les données de transcriptomique spatiale et la parcellation du cerveau qui relie les deux », a déclaré Abbasi-ASL à Live Science. Le nouvel ensemble de données généré par CellTransformateur produit des cartes beaucoup plus nettes qui sont plus similaires aux régions cérébrales connues que l’annotation manuelle ne pouvait, selon Abbasi-ASL, et identifie également les régions précédemment non catalogues et à grain plus fin.
La nouvelle carte couvre environ 1 300 sections du cerveau de souris, ce qui entraîne un ensemble de données total de plus de 9 millions de cellules. L’équipe a coordonné ses données avec l’institut Allen Framework de coordonnées communes (CCF)une carte à haute résolution du cerveau de souris construit précédemment en utilisant l’annotation manuelle. Il y avait une forte cohérence entre la production générée par l’AI et le CCF standard, ce qui a donné à l’équipe la confiance que leurs résultats étaient très précis.
CellTransformateur a cartographié avec succès les régions cérébrales connues, comme le hippocampeun centre de mémoire clé. L’outil a également tracé les zones cérébrales sur lesquelles d’autres efforts de cartographie avaient du mal à obtenir des données, tels que le noyau réticulaire du cerveau moyen (CK) qui est situé dans la partie la plus supérieure du tronc cérébral et traite des informations sensorielles et moteurs, tout en régulant le sommeil.
Le traitement des données derrière CellTransformateur ne fonctionne pas uniquement pour les tissus cérébraux, ont souligné les auteurs.
« Un pipeline similaire pourrait être utilisé avec des ensembles de données qui émergent maintenant du cœur, des autres parties du corps, ainsi que des tissus qui sont collectés dans des modèles de maladie par opposition à des modèles sains », a déclaré Abbasi-ASL.
L’équipe veut également tester les transformateurs cellulaires sur les données du cerveau humain – mais alors que le cerveau de souris contient des dizaines de millions de cellules, nos cerveaux ont Environ 170 milliards de cellules, dont 86 milliards de neurones. La taille du cerveau humain, ainsi que sa structure plus complexe, rendront plus difficile la fourniture d’une quantité suffisante de données spatiales pour alimenter l’IA.
Si de telles données peuvent être apportées à CellTransformateur, Abbasi-ASL estime que les outils pourraient le traiter, cependant. « Nous pensons que cela pourrait également fonctionner sur les données humaines », a-t-il déclaré. « C’est une autre prochaine étape vraiment importante. »
