Un nouvel algorithme d’intelligence artificielle permet de cartographier les voies de matière blanche essentielles dans le tronc cérébral. Ces fibres, responsables de fonctions vitales comme la conscience, le sommeil, la respiration, le rythme cardiaque et le mouvement, sont difficiles à visualiser par imagerie médicale en raison de leur petite taille et de l’interférence des mouvements liés à la respiration et au cœur. Une équipe de chercheurs du MIT, de l’Université Harvard et de l’hôpital Massachusetts General a développé un outil logiciel baptisé BrainStem Bundle Tool (BSBT), capable d’identifier automatiquement huit faisceaux distincts dans les images d’imagerie par résonance magnétique diffusion (IRMd). Publié le 6 février dans les Proceedings of the National Academy of Sciences, cette étude ouverte met en lumière des anomalies structurelles spécifiques dans des pathologies comme la maladie de Parkinson, la sclérose en plaques, les traumatismes crâniens et Alzheimer. En outre, BSBT a permis de suivre la réparation de faisceaux chez un patient comateux pendant sept mois, montrant une diminution de 70 % du volume des lésions et un retour progressif à leur position normale, corrélé à sa récupération clinique. Mark Olchanyi, doctorant au MIT, a conçu l’algorithme pour mieux comprendre les mécanismes neuronaux de la conscience. Le BSBT utilise un réseau de neurones convolutifs pour analyser des cartes probabilistes de faisceaux issus de régions supérieures du cerveau (thalamus, cervelet) et les combiner avec des données d’IRMd du tronc cérébral. Après avoir été entraîné sur 30 IRMd humains annotés manuellement du projet Human Connectome, le modèle a été validé grâce à des dissections post-mortem à haute résolution. Des tests répétés sur 40 volontaires, deux mois d’intervalle, ont confirmé sa fiabilité et sa cohérence. Des analyses de sensibilité ont également montré que chaque composant du réseau contribuait de manière significative à la précision du résultat. L’application du BSBT à des cohortes de patients a révélé des signatures distinctes selon les maladies : une baisse de l’anisotropie fractionnaire (FA), indicateur de l’intégrité de la matière blanche, dans trois faisceaux chez les patients parkinsoniens, des pertes de volume dans plusieurs faisceaux chez les patients atteints de sclérose en plaques, et une dégradation généralisée de la FA chez les victimes de traumatisme crânien, malgré l’absence de perte de volume. En revanche, Alzheimer montrait une atteinte plus limitée, affectant un seul faisceau. Le BSBT s’est avéré plus précis que les méthodes classiques pour distinguer les patients des témoins sains. Selon les auteurs, cette technologie ouvre la voie à de nouveaux biomarqueurs pour le suivi longitudinal des maladies neurodégénératives et des lésions cérébrales. Elle offre une nouvelle fenêtre sur le tronc cérébral, région jusque-là mal explorée, et pourrait améliorer le pronostic, notamment dans les comas, en identifiant les faisceaux préservés capables de soutenir la récupération. Les auteurs soulignent que BSBT est désormais disponible gratuitement, favorisant sa diffusion dans la recherche et la clinique. Les autres auteurs principaux sont Juan Eugenio Iglesias et Brian Edlow. Le projet a été financé par les NIH, le Département de la Défense américain, la Fondation James S. McDonnell, la Fondation Rappaport, l’American SidS Institute, la Fondation américaine du cerveau, l’Académie américaine de neurologie, le Centre d’intégration médecine et technologies innovantes, le programme Blueprint for Neuroscience Research et le Massachusetts Life Sciences Center.