{"id":50812,"date":"2022-02-02T10:00:17","date_gmt":"2022-02-02T15:00:17","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar661.wpengine.com\/?p=50812"},"modified":"2025-12-17T05:42:55","modified_gmt":"2025-12-17T10:42:55","slug":"exploration-de-linconnu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2022\/02\/02\/exploration-de-linconnu\/","title":{"rendered":"Exploration de l\u2019inconnu"},"content":{"rendered":"

Les membres du CIFAR mettent \u00e0 profit les connaissances en astronomie pour cartographier le parcours de la neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rescence dans le cerveau humain.<\/span><\/h3>\n

Comme la complexit\u00e9 du cerveau est aussi profonde et \u00e9nigmatique que le cosmos, une \u00e9quipe de scientifiques du CIFAR a d\u00e9cid\u00e9 de mettre \u00e0 profit des techniques d\u2019intelligence artificielle (IA) utilis\u00e9es habituellement pour d\u00e9tecter les \u00e9toiles afin de rep\u00e9rer la neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rescence dans le cerveau.<\/p>\n

Le projet a germ\u00e9 lors d\u2019une r\u00e9union du CIFAR o\u00f9 des chercheurs interdisciplinaires examinaient l\u2019utilisation d\u2019algorithmes puissants dans des applications spatiales et sanitaires. Les m\u00e9thodes employ\u00e9es par les astronomes pour cartographier les \u00e9toiles dans le ciel pourraient aider les neuroscientifiques \u00e0 rep\u00e9rer les manifestations macroscopiques de maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives telles que la maladie de Parkinson et la SLA bien avant que les patients ne pr\u00e9sentent des sympt\u00f4mes. Plus encore, cette m\u00e9thode s\u2019av\u00e8re tr\u00e8s prometteuse pour percer les myst\u00e8res de l\u2019intelligence humaine et de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n

\u00ab En pr\u00e9vision d\u2019une r\u00e9union du CIFAR, je me suis retrouv\u00e9e \u00e0 \u00e9tudier des images de l\u2019Univers et je me suis rendu compte qu\u2019elles ressemblaient beaucoup \u00e0 mes images de microscopie du cerveau. Dans les deux cas, l\u2019enjeu \u00e9tait tr\u00e8s similaire : tenter d\u2019identifier des objets difficiles \u00e0 rep\u00e9rer \u00bb, explique Flavie Lavoie-Cardinal<\/a>, professeure adjointe \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Laval et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en nanoscopie intelligente de la plasticit\u00e9 cellulaire.<\/p>\n

\u00ab Je me suis dit que la cl\u00e9 pour comprendre l\u2019un \u00e9tait peut-\u00eatre de comprendre l\u2019autre \u2014 l\u2019infiniment petit semble bien s\u2019accorder avec l\u2019infiniment grand \u00bb, dit-elle.<\/p>\n

Ce fut un moment d\u2019illumination qui a men\u00e9 \u00e0 la cr\u00e9ation d\u2019une \u00e9quipe compos\u00e9e de Lavoie-Cardinal, de Ren\u00e9e Hlo\u017eek<\/a>, membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli, ainsi que d\u2019Audrey Durand<\/a> et Christian Gagn\u00e9<\/a>, titulaires d\u2019une chaire en IA Canada-CIFAR de Mila. L\u2019\u00e9quipe a pr\u00e9sent\u00e9 avec succ\u00e8s une demande au programme des fonds Catalyseur du CIFAR qui finance des projets audacieux \u00e0 risque \u00e9lev\u00e9 d\u00e8s les premiers stades de la recherche.<\/p>\n

\u00ab L\u2019infiniment petit semble bien s\u2019accorder avec l\u2019infiniment grand. \u00bb<\/p><\/blockquote>\n

L\u2019objectif du projet est de d\u00e9tecter la neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9rescence afin que les professionnels de la sant\u00e9 puissent pratiquer une m\u00e9decine pr\u00e9ventive plut\u00f4t qu\u2019une m\u00e9decine curative, mais Lavoie-Cardinal, Hlo\u017eek, Gagn\u00e9 et Durand estiment que ces travaux ont le potentiel de faire progresser leurs domaines de recherche.<\/p>\n

\u00ab Les fonds Catalyseur du CIFAR convenaient parfaitement \u00e0 ce type de collaboration, car ils nous ont permis de d\u00e9marrer rapidement et de nous prouver que nous pouvions r\u00e9ussir \u00bb, explique Hlo\u017eek, professeure adjointe d\u2019astrophysique \u00e0 l\u2019Institut Dunlap du d\u00e9partement d\u2019astronomie et d\u2019astrophysique de l\u2019Universit\u00e9 de Toronto. Hlo\u017eek est \u00e9galement membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli<\/a>.<\/p>\n

L\u2019\u00e9quipe de Lavoie-Cardinal recueille des \u00e9chantillons d\u2019images de cultures neuronales primaires provenant de l\u2019hippocampe et du cortex c\u00e9r\u00e9bral de souris nouveau-n\u00e9es. L\u2019\u00e9quipe proc\u00e8de ensuite \u00e0 une transfection de l\u2019\u00e9chantillon, un processus qui consiste \u00e0 introduire artificiellement une prot\u00e9ine d\u2019ADN dans les neurones de mod\u00e8les de la maladie de Parkinson ou de la SLA. Ce processus permet \u00e9galement \u00e0 l\u2019\u00e9quipe de marquer des prot\u00e9ines d\u2019int\u00e9r\u00eat dans les neurones avec des mol\u00e9cules luminescentes d\u00e9tectables par microscopie \u00e0 fluorescence. Des images microscopiques \u00e0 super-r\u00e9solution saisissent la structure synaptique avec une r\u00e9solution dix fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle de la microscopie optique standard, ce qui permet aux scientifiques d\u2019observer des motifs autrement invisibles et de rep\u00e9rer des anomalies potentielles.<\/p>\n

Les images pr\u00e9sentent de nombreuses similarit\u00e9s avec le type de donn\u00e9es obtenues en radio-imagerie d\u2019observation. En astronomie, les scientifiques extraient des signaux de grands volumes de donn\u00e9es. Comme ces donn\u00e9es sont captur\u00e9es \u00e0 partir de t\u00e9lescopes diff\u00e9rents, il en r\u00e9sulte des configurations variables du ciel.<\/p>\n

\u00ab Lorsque vous regardez dans un t\u00e9lescope, vous ne voyez qu\u2019une projection des plus brillants \u00e9clairs de lumi\u00e8re dans le ciel. En ce sens, l\u2019astronomie ressemble \u00e0 la microscopie, car elle vous pr\u00e9sente une minuscule cellule \u00e0 la fois, \u00e0 l\u2019\u00e9chelle nanom\u00e9trique \u00bb, explique Hlo\u017eek.<\/p>\n

Les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l\u2019IA r\u00e9ussissent \u00e0 cerner des motifs avec grande efficacit\u00e9, mais les anomalies c\u00e9r\u00e9brales ne r\u00e9pondent \u00e0 aucun motif, couleur ou forme discernable. En outre, comme les microscopes introduisent du bruit dans les donn\u00e9es, il peut se r\u00e9v\u00e9ler difficile de distinguer une anomalie c\u00e9r\u00e9brale d\u2019une erreur instrumentale \u2014 ce que l\u2019on appelle des donn\u00e9es \u00ab bruit\u00e9es \u00bb. Il est impossible de proc\u00e9der \u00e0 une d\u00e9tection manuelle en raison du nombre d\u2019images c\u00e9r\u00e9brales \u00e0 saisir pour obtenir une vue d\u2019ensemble de la structure et de la fonction synaptiques du cerveau.<\/p>\n

Les d\u00e9fis sont semblables en astronomie dans la mesure o\u00f9 les t\u00e9lescopes introduisent \u00e9galement des donn\u00e9es bruit\u00e9es dans leurs images, mais les astronomes ont pu recourir \u00e0 l\u2019apprentissage automatique pour entra\u00eener les syst\u00e8mes quant aux param\u00e8tres n\u00e9cessaires pour \u00e9liminer les donn\u00e9es non pertinentes trouv\u00e9es dans le ciel.<\/p>\n

\"\"
L\u2019image montre des neurones dopaminergiques (bleu) \u2014\u00a0<\/span><\/span>
les plus touch\u00e9s par la maladie de Parkinson \u2014 ainsi que\u00a0<\/span><\/span>
la prot\u00e9ine postsynaptique PSD95 (vert) et la prot\u00e9ine\u00a0<\/span><\/span>
pr\u00e9synaptique Bassoon (rouge).<\/span><\/figcaption><\/figure>\n

\u00ab L\u2019apprentissage automatique est utile dans ce projet, car il permet d\u2019automatiser les processus pour rep\u00e9rer les variations dans les donn\u00e9es. Il peut d\u00e9tecter des motifs et de nouvelles structures, favorisant la d\u00e9couverte de connaissances \u00bb, explique Christian Gagn\u00e9, professeur titulaire au d\u00e9partement de g\u00e9nie \u00e9lectrique et informatique de l\u2019Universit\u00e9 Laval et directeur de l\u2019Institut intelligence et donn\u00e9es.<\/p>\n

Les m\u00e9thodes fond\u00e9es sur l\u2019apprentissage automatique utilis\u00e9es par les astronomes pour d\u00e9tecter les images transitoires dans l\u2019Univers pourraient constituer la perc\u00e9e n\u00e9cessaire pour les neurosciences, mais elles peuvent aussi faire progresser nos connaissances sur l\u2019intelligence artificielle. Bien que l\u2019apprentissage automatique ma\u00eetrise d\u00e9sormais les t\u00e2ches li\u00e9es \u00e0 la d\u00e9couverte de motifs, il \u00e9prouve des difficult\u00e9s, tout comme l\u2019\u00eatre humain, \u00e0 faire face \u00e0 l\u2019inconnu.<\/p>\n

Durand et Gagn\u00e9 recourent \u00e0 des m\u00e9thodes traditionnelles et non traditionnelles, notamment les r\u00e9seaux neuronaux convolutifs, un r\u00e9seau d\u2019apprentissage profond utile pour rep\u00e9rer les motifs et \u00e9liminer les donn\u00e9es non pertinentes, et les r\u00e9seaux antagonistes g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN), un cadre o\u00f9 deux algorithmes s\u2019affrontent dans le but de \u00ab gagner \u00bb tout en recueillant des donn\u00e9es importantes sur leur t\u00e2che et en am\u00e9liorant leurs performances sans directives explicites.<\/p>\n

\u00ab Ce projet pourrait transformer le mode d\u2019apprentissage des machines \u00bb, affirme Durand, professeur adjoint en g\u00e9nie informatique et logiciel \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 Laval. \u00ab Plus nous examinons le comportement des objets \u00e0 travers diff\u00e9rentes images, plut\u00f4t que de ne regarder qu\u2019une seule image fixe, plus nous obtenons de donn\u00e9es et de renseignements. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne est courant en neurosciences et en astrophysique, mais moins fr\u00e9quent pour les chercheurs en apprentissage automatique qui travaillent dans le domaine de la vision artificielle o\u00f9 de nombreuses t\u00e2ches reposent sur une seule image. \u00bb<\/p>\n

\u00ab Si nous parvenons \u00e0 faire en sorte que les algorithmes extraient des concepts sans avoir beaucoup de connaissances sur leur environnement, l\u2019intelligence artificielle se rapprochera beaucoup de l\u2019intelligence humaine \u00bb, conclut Durand.<\/p>\n

\u00ab Il y a tant de choses que nous pouvons faire ne serait-ce qu\u2019en neurosciences fondamentales pour comprendre le fonctionnement du cerveau en examinant les anomalies. Ce projet pourrait non seulement approfondir notre compr\u00e9hension des maladies neurod\u00e9g\u00e9n\u00e9ratives en g\u00e9n\u00e9ral, mais aussi mettre en \u00e9vidence des m\u00e9canismes mol\u00e9culaires dans le cerveau \u00bb, d\u00e9clare Lavoie-Cardinal.<\/p>\n

Pour Hlo\u017eek, il s\u2019agit de l\u2019occasion de perfectionner les algorithmes utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter les sursauts rapides dans le ciel et de r\u00e9duire le nombre de fausses d\u00e9tections.<\/p>\n

\u00ab Ce que nous avons appris jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, c\u2019est que notre contribution \u00e0 l\u2019avancement des m\u00e9thodes biologiques nous permet d\u2019\u00e9clairer nos d\u00e9cisions en mati\u00e8re d\u2019imagerie en astronomie, ce \u00e0 quoi je ne m\u2019attendais pas \u00bb, d\u00e9clare Hlo\u017eek.<\/p>\n

Lire le num\u00e9ro complet de REACH Hiver 2022<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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