{"id":6171,"date":"2025-04-30T23:57:06","date_gmt":"2025-04-30T21:57:06","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lapprentissage-automatique-apporte-de-nouvelles-idees-au-role-des-astrocytes-dans-la-dependance-a-lheroine-et-la-rechute\/"},"modified":"2025-04-30T23:57:07","modified_gmt":"2025-04-30T21:57:07","slug":"lapprentissage-automatique-apporte-de-nouvelles-idees-au-role-des-astrocytes-dans-la-dependance-a-lheroine-et-la-rechute","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/lapprentissage-automatique-apporte-de-nouvelles-idees-au-role-des-astrocytes-dans-la-dependance-a-lheroine-et-la-rechute\/","title":{"rendered":"L’apprentissage automatique apporte de nouvelles id\u00e9es au r\u00f4le des astrocytes dans la d\u00e9pendance \u00e0 l’h\u00e9ro\u00efne et la rechute"},"content":{"rendered":"
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Le logiciel de reconnaissance d’objets est utilis\u00e9 par les forces de l’ordre pour aider \u00e0 identifier les suspects, par des voitures autonomes pour naviguer dans les routes et par de nombreux consommateurs pour d\u00e9verrouiller leurs t\u00e9l\u00e9phones portables ou payer leur caf\u00e9 du matin.<\/p>\n

Maintenant, les chercheurs dirig\u00e9s par Anna Kruyer de l’Universit\u00e9 de Cincinnati et de Demetrio Labate de l’Universit\u00e9 de Houston ont appliqu\u00e9 la technologie de reconnaissance d’objets pour suivre les changements dans la structure des cellules c\u00e9r\u00e9brales et fournir de nouvelles informations sur la fa\u00e7on dont le cerveau r\u00e9agit \u00e0 l’utilisation, au retrait et aux rechutes de l’h\u00e9ro\u00efne.<\/p>\n

La recherche est publi\u00e9e dans la revue Avances scientifiques.<\/i><\/p>\n

Le laboratoire de Kruyer se concentre sur la rechute de l’h\u00e9ro\u00efne, car de nombreux d\u00e9c\u00e8s par surdose surviennent lorsque les gens surestiment leur capacit\u00e9 de consommation de drogue pendant la rechute. L’\u00e9quipe a d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le animal de rechute au cours des sept derni\u00e8res ann\u00e9es, \u00e9tudiant les interactions entre les cellules du cerveau et le centre de r\u00e9compense du cerveau qui orchestre le processus de rechute.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous voulons comprendre les neurones impliqu\u00e9s et toutes les diff\u00e9rentes cellules et mol\u00e9cules qui peuvent fa\u00e7onner cette activit\u00e9\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer, Ph.D., professeur adjoint au D\u00e9partement des sciences pharmaceutiques du James L. Winkle College of Pharmacy d’UC. \u00ab\u00a0L’id\u00e9e serait, si vous pouvez interf\u00e9rer avec la rechute, vous pouvez aider quelqu’un \u00e0 rester propre.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Alors que les neurones sont une cellule c\u00e9r\u00e9brale plus fr\u00e9quemment \u00e9tudi\u00e9e, Kruyer s’est concentr\u00e9 sur une autre cellule appel\u00e9e astrocyte. Les astrocytes ont de nombreuses fonctions, notamment le soutien m\u00e9tabolique aux neurones, fournissant des mol\u00e9cules que les neurones se transforment en neurotransmetteurs et prot\u00e9geant ou d\u00e9couvrant diff\u00e9rents r\u00e9cepteurs pendant l’activit\u00e9 synaptique.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les astrocytes sont une sorte de cellule de protection qui peut restaurer l’hom\u00e9ostasie synaptique\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ils sont super dynamiques par rapport \u00e0 la synapse, et ils se d\u00e9placent vers et loin de la synapse en temps r\u00e9el d’une mani\u00e8re qui peut avoir un impact sur la recherche de m\u00e9dicaments. Donc, si vous emp\u00eachez cette r\u00e9association avec les synapses pendant la rechute, vous pouvez augmenter et prolonger la rechute.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Labate est un math\u00e9maticien appliqu\u00e9 avec une expertise en analyse harmonique et en apprentissage automatique.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Un objectif central de mes recherches est le d\u00e9veloppement et l’application des techniques math\u00e9matiques pour d\u00e9couvrir des mod\u00e8les significatifs dans les donn\u00e9es non euclidiennes, telles que l’analyse des formes complexes\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Labate, Ph.D., professeur agr\u00e9g\u00e9 au D\u00e9partement de math\u00e9matiques de l’Universit\u00e9 de Houston.<\/p>\n

\u00ab\u00a0L’\u00e9tude des astrocytes fournit un cadre id\u00e9al pour ce type d’enqu\u00eate: ces cellules sont tr\u00e8s h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes, variant consid\u00e9rablement en taille et en forme, et sont capables de remodeler dynamiquement leur morphologie en r\u00e9ponse \u00e0 des stimuli externes.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une nouvelle approche avec l’apprentissage automatique<\/h2>\n

Alors que les \u00e9tudes sur les mod\u00e8les animaux ont produit des r\u00e9sultats, Kruyer et ses coll\u00e8gues \u00e9taient confront\u00e9s \u00e0 une barri\u00e8re en ce que les techniques utilis\u00e9es ne pouvaient pas \u00eatre traduites pour les sujets humains. Pour contourner cette question, ils se sont concentr\u00e9s sur une prot\u00e9ine astrocytaire qui agit essentiellement comme le squelette de la cellule.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous pensions que si nous pouvions trouver un moyen de traduire ce que nous voyons au niveau synaptique aux changements dans le cytosquelette, nous pourrions peut-\u00eatre voir si les astrocytes font quelque chose de critique pendant la rechute chez l’homme\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer.<\/p>\n

Une \u00e9quipe de math\u00e9maticiens dirig\u00e9e par des mod\u00e8les d’apprentissage automatique de reconnaissance d’objets form\u00e9s sur des centaines de cellules d’astrocytes jusqu’\u00e0 ce que la technologie puisse d\u00e9tecter avec pr\u00e9cision un astrocyte dans une image, similaire au fonctionnement du logiciel de reconnaissance des objets.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les techniques d’apprentissage automatique ont \u00e9t\u00e9 largement appliqu\u00e9es dans la litt\u00e9rature aux t\u00e2ches de classification d’images, o\u00f9 l’objectif est d’attribuer chaque cellule \u00e0 une cat\u00e9gorie sp\u00e9cifique\u00a0\u00bb, a expliqu\u00e9 Labate.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Dans de tels contextes, l’apprentissage automatique est particuli\u00e8rement puissant pour identifier les caract\u00e9ristiques cellulaires bas\u00e9es sur l’image qui sont difficiles \u00e0 capturer \u00e0 l’aide de descripteurs g\u00e9om\u00e9triques traditionnels, tout en servant de discriminateurs efficaces entre les classes.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une fois que le programme pourrait identifier les astrocytes, l’\u00e9quipe l’a form\u00e9e pour analyser des structures sp\u00e9cifiques en fonction de 15 crit\u00e8res diff\u00e9rents, notamment la densit\u00e9 du cytosquelettique des astrocytes (similaire \u00e0 la densit\u00e9 osseuse), la taille, la longueur contre la sph\u00e9rique et le nombre de branches plus petites qui sortent de la branche principale.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Vous pouvez y penser comme si vous donniez un ordinateur un tas d’images de sc\u00e8nes de rue, cela verrait g\u00e9n\u00e9ralement des pi\u00e9tons, des voitures et des b\u00e2timents\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Si vous donnez un ordinateur 1 000 images d’astrocytes, il y a des choses qu’elle verrait g\u00e9n\u00e9ralement. C’est le processus de segmentation par lequel un ordinateur peut maintenant commencer \u00e0 faire des mesures des diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques de l’astrocyte.\u00a0\u00bb<\/p>\n

En utilisant les 15 mesures pond\u00e9r\u00e9es par leur importance dans la pr\u00e9cision de l’ordinateur pour d\u00e9tecter les astrocytes, les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 une seule m\u00e9trique pour quantifier les caract\u00e9ristiques de chaque astrocyte.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Dans les travaux ant\u00e9rieurs, j’ai utilis\u00e9 l’apprentissage automatique pour les probl\u00e8mes de classification des cellules et de segmentation\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Labate.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Dans cet article, cependant, nous abordons une question plus nuanc\u00e9e: existe-t-il des sous-populations sp\u00e9cifiques d’astroglia qui pr\u00e9sentent des changements morphologiques plus prononc\u00e9s par rapport aux autres? Pour \u00e9tudier cela, nous avons introduit le concept de distance pour comparer les caract\u00e9ristiques de forme des cellules d’astrocytes individuelles tout en tenant compte de la h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 inh\u00e9rente au sein de la population.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Appliquer le mod\u00e8le<\/h2>\n

Apr\u00e8s avoir d\u00e9velopp\u00e9 le mod\u00e8le d’apprentissage automatique pour identifier les astrocytes et signaler la nouvelle m\u00e9trique, l’\u00e9quipe a examin\u00e9 les astrocytes sp\u00e9cifiquement dans une zone du cerveau appel\u00e9 le noyau accumbens (NAC) qui est actif pendant la rechute de m\u00e9dicament.<\/p>\n

Le mod\u00e8le a pu pr\u00e9dire exactement d’o\u00f9 dans le NAC, un astrocyte provenait en fonction de sa structure avec une pr\u00e9cision de 80%.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cela nous dit que la structure des astrocytes varie selon l’anatomie\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer. \u00ab\u00a0Les astrocytes ont \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9s comme ce type de cellule homog\u00e8ne, mais cela nous indique que la structure des astrocytes varie consid\u00e9rablement selon l’emplacement – peut-\u00eatre que la forme et la taille ont quelque chose \u00e0 voir avec leur fonction.\u00a0\u00bb<\/p>\n

En utilisant des mod\u00e8les animaux et les nouvelles connaissances acquises \u00e0 partir des mod\u00e8les informatiques, l’\u00e9quipe a constat\u00e9 que les astrocytes semblent r\u00e9tr\u00e9cir et devenir moins mall\u00e9ables apr\u00e8s une exposition \u00e0 l’h\u00e9ro\u00efne.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ces donn\u00e9es sugg\u00e8rent que l’h\u00e9ro\u00efne fait quelque chose mol\u00e9culaire qui rend les astrocytes moins capables de r\u00e9pondre \u00e0 l’activit\u00e9 synaptique et de maintenir l’hom\u00e9ostasie\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Kruyer.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cet article illustre la force de la collaboration interdisciplinaire, o\u00f9 des outils quantitatifs innovants sont d\u00e9velopp\u00e9s ou adapt\u00e9s pour s’attaquer aux questions biologiques complexes\u00a0\u00bb, a ajout\u00e9 Labate.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Le succ\u00e8s de cette recherche r\u00e9side dans la communication efficace entre les disciplines et dans notre volont\u00e9 de repousser les limites de l’apprentissage automatique traditionnel pour relever des d\u00e9fis biologiquement significatifs et opportuns.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00c9tapes suivantes<\/h2>\n

Kruyer a d\u00e9clar\u00e9 qu’elle \u00e9tait tr\u00e8s enthousiasm\u00e9e par l’application de l’apprentissage automatique \u00e0 une question biologique, qui \u00e9limine les erreurs et les pr\u00e9jug\u00e9s humains et rend la recherche plus facilement traduisible des mod\u00e8les animaux aux humains.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous posons des questions ouvertes, et cela nous donne toutes ces r\u00e9ponses d\u00e9taill\u00e9es tr\u00e8s fins, puis ce que nous faisons avec nous d\u00e9pend de nous\u00a0\u00bb, a-t-elle d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les astrocytes humains sont beaucoup plus grands, beaucoup plus complexes et beaucoup plus abondants que dans les mod\u00e8les animaux, donc appliquer un outil comme celui-ci est vraiment cool \u00e0 reporter chez l’homme.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00c0 l’avenir, l’\u00e9quipe veut en savoir plus sur les m\u00e9canismes sp\u00e9cifiques des astrocytes dans chaque r\u00e9gion au sein du NAC et entra\u00eener de nouveaux mod\u00e8les \u00e0 l’aide d’\u00e9chantillons de tissus humains. \u00c0 long terme, les connaissances acquises pourraient aider \u00e0 d\u00e9velopper de nouveaux traitements pour la d\u00e9pendance ax\u00e9s sur la restauration ou le remplacement des astrocytes \u00e0 leurs fonctions avant d’\u00eatre expos\u00e9s \u00e0 l’h\u00e9ro\u00efne.<\/p>\n

De plus, l’\u00e9quipe de la m\u00e9thode d’apprentissage automatique Labate d\u00e9velopp\u00e9e peut \u00eatre adapt\u00e9e et appliqu\u00e9e \u00e0 d’autres types de cellules avec des structures complexes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0En permettant une quantification pr\u00e9cise et une comparaison des caract\u00e9ristiques morphologiques unicellulaires, cette approche ouvre la porte au d\u00e9veloppement de nouvelles techniques pour identifier les biomarqueurs cellulaires ou mol\u00e9culaires qui refl\u00e8tent des processus biologiques, des \u00e9tats pathologiques ou des r\u00e9ponses aux interventions th\u00e9rapeutiques\u00a0\u00bb, a-t-il d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Plus largement, notre travail introduit un nouveau cadre quantitatif pour d\u00e9couvrir et valider des mod\u00e8les m\u00e9canistes fondamentaux sous-jacents aux conditions c\u00e9r\u00e9brales complexes, telles que la d\u00e9pendance aux drogues d’abus.\u00a0\u00bb<\/p>\n

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