Chercheur au Neuro, au D茅partement de g茅nie biom茅dical de 捆绑SM社区 et 脿 l鈥橧nstitut qu茅b茅cois d鈥檌ntelligence artificielle, Danilo Bzdok discerne des sch茅mas dans les donn茅es neurologiques et psychologiques humaines gr芒ce 脿 l鈥檃pprentissage automatique. , il a proc茅d茅 脿 l鈥檃nalyse des profils de personnalit茅s, du statut d茅mographique et du mode de vie d鈥檜ne cohorte de 40鈥�000 participants d鈥櫭e m没r issue de la base de donn茅es biom茅dicales . Leurs recherches ont port茅 sur les liens existant entre ces domaines eux-m锚mes et avec la structure du cerveau.
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En quelques mots, comment d茅cririez-vous la conception de l鈥櫭﹖ude?
Cette 茅tude se distingue des travaux r茅alis茅s ant茅rieurement, pour la raison suivante. Nous avons examin茅 simultan茅ment trois domaines de la vie quotidienne. Il s鈥檃git d鈥檜n ensemble de variables, des variables complexes qui restituent la personnalit茅 des gens, font ressortir leur statut d茅mographique, et caract茅risent leur comportement social.
Ces trois domaines sont g茅n茅ralement examin茅s de mani猫re isol茅e. Nous voulions r茅unir les 茅l茅ments et les indicateurs tir茅s de ces trois domaines dans un test, pour les examiner en concurrence, afin de les comparer directement, et voir lesquels sont les plus significatifs, par rapport aux autres. Nous avons ensuite utilis茅 ces donn茅es pour expliquer la variation structurelle dans ce qu鈥檕n appelle le cerveau social.
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Quels r茅sultats avez-vous obtenus?
Nous avons d茅couvert que, pour ces trois domaines, le nombre de personnes vivant dans un m锚me foyer constituait l鈥檜n des facteurs majeurs pour expliquer les variations dans la structure du cerveau social.
Au moyen d鈥檜ne mod茅lisation pr茅cise des associations entre cerveau et comportement, nous avons constat茅 que m锚me des parties du cerveau tr猫s proches ont des relations diff茅rentes, et parfois m锚me oppos茅es, avec une certaine association cerveau-comportement, en fonction des diff茅rentes tranches d鈥櫭e dans la cohorte. La classe d鈥櫭e s鈥檃v猫re donc un facteur d茅terminant dans l鈥檃mpleur et l鈥檕rientation selon lesquelles une certaine partie du cerveau permet de mettre en 茅vidence un indicateur quantitatif du mode de vie, comme le nombre de personnes que compte le m茅nage.
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Le fonctionnement du cerveau d鈥檜ne personne de 30 ans diff猫rerait alors de celui d鈥檜ne personne de 60 ans en fonction du nombre de personnes dans le m茅nage? C鈥檈st bien 莽a?
Oui, tout 脿 fait. On ne peut pas se borner 脿 dire qu鈥檜ne certaine partie du cerveau est associ茅e 脿 ce marqueur de mode de vie. Il faut contextualiser ce facteur avec l鈥櫭e, et potentiellement d鈥檃utres aspects de la diversit茅 humaine. Autrement dit, comment les gens diff猫rent les uns des autres.
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Quels points importants sont 脿 retenir dans cette 茅tude?
Notre 茅tude apporte des donn茅es factuelles d茅mographiques en mati猫re d鈥檌nterrelations et d鈥檌nterd茅pendances entre ces trois domaines et nous devons vraiment les prendre en compte tous les trois pour expliquer la variation dans la structure c茅r茅brale, sa relation 脿 un certain mode de vie.
Tous ces 茅l茅ments sont fortement interd茅pendants, et les mesures en imagerie c茅r茅brale nous permettent de les quantifier. Nous pressentions d茅j脿 cela auparavant, sans faire appel aux neurosciences. Toutefois, nous disposons maintenant d鈥檈nsembles complexes de donn茅es d茅mographiques provenant de la biobanque britannique qui portent sur des dizaines de milliers de personnes, et nous pouvons vraiment commencer 脿 mod茅liser pr茅cis茅ment ces domaines pour tirer au clair leurs interd茅pendances.
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Quelle est l鈥檌mportance des r茅f茅rentiels de donn茅es ouvertes comme l鈥橴K Biobank dans votre travail?
Mon laboratoire montre un int茅r锚t marqu茅 pour l鈥檈nsemble de donn茅es de cette biobanque, car, en neurosciences, nous travaillons sur les m茅gadonn茅es. La mont茅e en puissance de l鈥橴K Biobank a repr茅sent茅 un tournant dans les neurosciences pour de multiples raisons. Entre autres, nous pouvons d茅sormais combiner des sources de connaissances et des angles d鈥檌nvestigation impossibles jusqu鈥櫭� maintenant. Nous parvenons 脿 effectuer des analyses quantitatives tr猫s cr茅atives sur ce qu鈥檕n appelle la fusion de donn茅es, en associant des variables pour faire des comparaisons novatrices et passionnantes, comme nous l鈥檃vons fait au cours de la pr茅sente 茅tude.
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Pourquoi est-il important de comprendre les relations entre la personnalit茅, les donn茅es d茅mographiques, le comportement social, et la structure du cerveau?
La caract茅ristique qui distingue le plus l鈥櫭猼re humain est, selon moi, la complexit茅 de son organisation sociale. Rien ne le diff茅rencie sans doute davantage des autres esp猫ces que sa capacit茅 et ses modes d鈥檌nteraction interpersonnelle. Cette capacit茅, qui a donn茅 naissance au langage 脿 une 茅tape de l鈥櫭﹙olution humaine, a fait de lui un 锚tre 脿 part. Pour cette m锚me raison, il n鈥檈st pas surprenant que certains aspects de cette vie sociale tr猫s d茅velopp茅e soient li茅s 脿 d鈥檃utres aspects de l鈥檃ctivit茅 humaine, de la prise de d茅cision et de la personnalit茅.
Il importe donc de savoir comment les choix en mati猫re de mode de vie interagissent avec d鈥檃utres domaines, afin de mieux comprendre comment certains aspects de la structure du cerveau influencent ou sont influenc茅s par la nature sociale humaine.
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Comment pr茅voyez-vous int茅grer ces recherches dans vos travaux 脿 l鈥檃venir?
Les hauts et les bas de la stimulation sociale quotidienne affectent non seulement le bien-锚tre psychologique des personnes, mais sont aussi 茅troitement li茅s aux principales maladies neurod茅g茅n茅ratives qui ob猫rent les capacit茅s de nos soci茅t茅s, en particulier la maladie d鈥橝lzheimer. Cette 茅tude fait partie d鈥檜ne s茅rie recherches men茅es dans mon laboratoire, en coop茅ration avec des collaborateurs 脿 l鈥櫭ヽhelon international, pour mesurer l鈥檌ncidence du mode de vie sur les principales maladies neurod茅g茅n茅ratives.
