Une plateforme hybride d’informatique neuronale devrait transformer la découverte de médicaments en permettant des tests plus rapides et plus précis pour les traitements des maladies neurodégénératives.
Le parcours entre la découverte d’un nouveau médicament et son approbation est long et coûteux, nécessitant souvent des années de recherche, d’essais cliniques et d’examens réglementaires. Avec les progrès technologiques, tels que l’intelligence artificielle et le criblage à haut débit, ce processus évolue.
Toutefois, il reste nécessaire d’améliorer les tests de criblage fonctionnel. Si les cellules cultivées in vitro fournissent des informations importantes sur l’impact fonctionnel d’un composé, elles ne récapitulent pas les interactions cellule-cellule des tissus natifs. Ceci est particulièrement problématique pour la modélisation des maladies du cerveau, où les neurones cultivés sont dépourvus des connexions synaptiques naturelles responsables de l’activité du réseau neuronal.
Dispositif hybride de calcul neuronal
Le projet NEUREKA, financé par l’UE, vise à surmonter ces difficultés et à élaborer un modèle biophysique qui reproduit la connectivité neuronale in vitro. Son objectif principal est d’améliorer radicalement la manière dont nous sélectionnons et identifions les médicaments candidats potentiels, en particulier pour les maladies neurodégénératives telles que les maladies d’Alzheimer et de Parkinson.
«Notre système hybride offre le meilleur des deux mondes: il relie des neurones biologiques sur une puce à des réseaux simulés, ce qui permet une communication en temps réel entre les tissus neuronaux vivants et les systèmes informatiques artificiels», explique Yiota Poirazi, coordinatrice du projet.
Comme elle l’explique, la plateforme NEUREKA se compose de trois éléments: un réseau de micro- ou nano-électrodes (MEA ou NEA pour «micro-» ou «nano electrode array»), une culture neuronale qui se développe sur le MEA et un modèle de réseau informatique qui présente des déficits similaires à la maladie d’Alzheimer (AlzModel). L’AlzModel stimule le MEA pour qu’il pilote des états d’activité sélectionnés dans les neurones cultivés. Cette activité est ensuite réinjectée dans l’AlzModel, ce qui donne une population hybride de neurones informatiques et biologiques…
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