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Le Big Data révèle le secret des drogues psychédéliques

Grâce au Machine Learning et au Big Data, une équipe de chercheurs canadiens a tenté de comprendre l’effet des drogues sur le cerveau. Dans un futur proche, l’intelligence artificielle pourrait recommander des drogues pour soigner les différentes maladies mentales.

Le cerveau humain est un organe infiniment complexe, et nous sommes encore loin de comprendre tous ses secrets. Toutefois, la science découvre peu à peu les rouages et les mécanismes de ce mystérieux système.

Au fil du temps, nous comprenons mieux comment le cerveau fonctionne. À l’heure du Big Data, les scientifiques disposent désormais de vastes ensembles de données à exploiter. Et en développant des systèmes d’intelligence artificielle, nous avons pu mieux comprendre notre propre intelligence.

Depuis peu, les chercheurs s’aperçoivent par exemple que les drogues psychédéliques peuvent aider les personnes atteintes de troubles ou de maladies mentales. Afin de mieux comprendre ce phénomène, l’équipe de chercheurs canadiens du Dr Bzdok a tenté d’exploiter le Machine Learning.

Qu’est-ce que le réseau du mode par défaut ?

Le Default Mode Network (DMN) ou réseau du mode par défaut du cerveau est un système que l’humain n’a découvert qu’au XXIème siècle. Or, ce système est très utile pour comprendre le fonctionnement des drogues.

Il s’agit de la couche de traitement neuronal la plus profonde de notre cerveau. Le DMN s’active lorsque le cerveau n’est pas concentré sur une tâche, par exemple en regardant à la fenêtre pendant la lecture d’un livre.

Parmi tous les réseaux du cerveau, le DMN est celui qui consomme le plus d’énergie. Pourtant, bien qu’il ne représente que 2% de la masse corporelle, le cerveau consomme déjà 20% de toute l’énergie du corps. Le réseau de mode par défaut est donc l’un des systèmes les plus énergivore de l’organisme humain.

Par ailleurs, au cours de l’évolution biologique humaine, les parties du cerveau impliquées dans le DMN sont celles qui ont le plus augmenté de volume. Ce sont également les parties qui ont le plus évolué par rapport au cerveau de nos ancêtres les singes.

Alors à quoi sert le Default Mode Network, et pourquoi consomme-t-il autant d’énergie ? Selon le Dr Bzdok, les expériences de neurosciences suggèrent que ce réseau a pour rôle de modéliser des probabilités.

En d’autres termes, le DMN aide les humains à anticiper le futur. Il permet de percevoir le monde sous différentes perspectives, de trouver des solutions, de savoir comment donner de la valeur aux informations dans notre environnement et de prendre de bonnes décisions pour l’avenir.

Par exemple, une grenouille est incapable de prévoir de chasser un insecte deux semaines à l’avance. Les capacités mentales conférées par son circuit cérébral ne lui permettent pas. Elle peut uniquement réagir et traiter les informations de son environnement sensoriel actuel.

L’humain profite donc d’un immense avantage grâce au réseau de mode par défaut qu’il a développé au cours de son évolution. Ainsi, ce réseau pourrait être essentiel pour l’intelligence, la pensée et la conscience humaine.

DMN, drogue et santé mentale

Selon l’équipe du Dr Bzdok, le DMN semble se situer à la croisée de plusieurs éléments du cerveau dont la créativité et la plupart des troubles psychiatriques. Il est donc possible que les maladies mentales soient le revers de la médaille de l’avantage évolutionnaire humain.

Toutefois, en corrigeant le réseau de mode par défaut, il pourrait être possible de soigner ces maladies. Les drogues psychédéliques, elles aussi étroitement liées avec le DMN, sont une solution potentielle.

En effet, pour donner du sens à notre monde, le cerveau a besoin de filtrer la majorité des informations captées par les sens. L’un des effets des psychédéliques est justement de supprimer ces filtres, élaborés au fil du temps et impactant la façon dont notre DMN traite et interprète les données.

L’IA lie les témoignages d’expériences psychédéliques et les données cérébrales

Le fonctionnement du DMN et l’impact des drogues psychédéliques implique de nombreuses données. Ainsi, le Machine Learning peut aider à comprendre comment les différents récepteurs et neurotransmetteurs du cerveau sont liés aux différentes expériences vécues par les individus après une consommation de substances.

En utilisant l’intelligence artificielle, les chercheurs du Dr Bzdok sont parvenus à combiner trois ensembles d’informations séparés pour la première fois. Le premier dataset est composé de milliers de témoignages de personnes décrivant leurs expériences avec les psychédéliques.

Le second regroupe des données sur les affinités de récepteurs connues pour les différents composés des drogues. Enfin, le troisième ensemble de données regroupe des informations sur l’emplacement des différents récepteurs du cerveau et leur densité.

Les chercheurs ont entraîné un système de Machine Learning en utilisant l’analyse de données et le traitement naturel de langage, afin de déterminer les composants d’une expérience avec une drogue psychédélique.

Cette IA permet désormais de connecter les expériences d’une personne avec les zones du cerveau affectées par la drogue. Il est donc possible de savoir les effets spécifiques des différentes parties du cerveau sous l’effet de drogues spécifiques.

L’expérience menée par les chercheurs canadiens de l’équipe Dr Bzdok démontre que le Machine Learning peut aider à comprendre l’effet des drogues sur le cerveau et son réseau de mode par défaut. Bientôt, l’IA pourrait permettre de prédire quelles drogues peuvent aider à soigner les différentes maladies mentales. Il s’agirait d’un précieux atout pour les chercheurs, les médecins, et pour les patients…

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