L'apprentissage profond révolutionne l'étude du cœur de la drosophile et éclaire les maladies cardiaques humaines

ParisDes chercheurs de l'Université de l'Alabama à Birmingham ont fait des avancées significatives dans l'étude des cœurs de mouches à fruits grâce à l'intelligence artificielle et à des microscopes vidéo rapides. Cette découverte pourrait être cruciale pour la recherche sur les maladies cardiaques humaines.

Les mouches des fruits, ou Drosophila, sont cruciales pour l'étude des maladies cardiaques humaines. Elles permettent aux chercheurs d'examiner le vieillissement du cœur et les conditions qui l'affaiblissent. Auparavant, évaluer la fonction cardiaque de ces mouches exigeait de repérer manuellement les moments où le cœur était le plus dilaté ou contracté. Ce processus prenait beaucoup de temps et manquait souvent de précision.

Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage profond pour transformer leur méthode d'étude des cœurs. Cette technique automatisée permet d'analyser plusieurs centaines de cœurs simultanément, accélérant ainsi le processus et réduisant les erreurs. Selon Girish Melkani, Ph.D., du département de pathologie de l'UAB, cette approche offre de nombreux avantages.

• Des analyses plus rapides
• Moins d’erreurs humaines
• Capacité d’examiner davantage de régions cardiaques
• Évolutivité à des centaines de cœurs

La nouvelle méthode permet aux scientifiques de mieux comprendre l'impact des facteurs environnementaux et génétiques sur le vieillissement et les maladies cardiaques. Melkani souhaite utiliser cette technologie pour examiner les problèmes cardiaques chez des animaux comme les poissons-zèbres et les souris. Cette technique pourrait également être appliquée à l'étude des modèles de cœur humain, fournissant des informations précieuses sur la santé cardiaque.

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Le modèle peut prédire le vieillissement du cœur avec une grande précision. En utilisant des méthodes pour évaluer l'incertitude, on peut améliorer l'exactitude de ces prédictions. Les maladies cardiaques représentent une cause majeure de mortalité aux États-Unis. Par conséquent, disposer d'outils précis pour étudier la fonction cardiaque chez les animaux est essentiel.

L’équipe de recherche a évalué la précision de leur modèle en comparant les performances cardiaques chez des mouches vieillissantes et une condition appelée cardiomyopathie dilatée, qu'ils ont induite en réduisant l'enzyme oxoglutarate déshydrogénase dans le cycle de Krebs. Pour l’étude sur le vieillissement, ils ont formé leur modèle avec des données provenant de 54 cœurs et ont vérifié ses résultats par rapport à un ensemble de données de 177 cœurs. Le modèle a précisément montré les changements attendus des performances cardiaques au fur et à mesure du vieillissement des mouches.

Melkani indique que leur plateforme d'apprentissage profond fonctionne sur du matériel grand public. Leur code est capable de calculer des mesures cardiaques essentielles telles que les diamètres/intervalles diastoliques et systoliques, le raccourcissement fractionnel, la fraction d’éjection, la période/fréquence cardiaque et les irrégularités du rythme cardiaque.

« Notre plateforme est pionnière dans l'utilisation de l'apprentissage profond pour analyser des images de haute qualité et rapides des cœurs de Drosophila (mouche du fruit) », a déclaré Melkani. Cette méthode non seulement améliore la précision et l'efficacité des études cardiaques chez les mouches du fruit, mais ouvre également des perspectives pour appliquer ces découvertes à la recherche sur le cœur humain.