Séminaire en IA et ses applications: Microscopie, neurosciences et IA: Développer des microscopes intelligents pour caractériser l’architecture du cerveau à l’échelle nanométrique

Dans le cadre des séminaires en intelligence artificielle et ses applications, ci-dessous l’invitation à la présentation de Flavie Lavoie-Cardinal.

Date : Vendredi 25 février 2022, 10h-12h, via Zoom

Titre : Microscopie, neurosciences et IA: Développer des microscopes intelligents pour caractériser l’architecture du cerveau à l’échelle nanométrique

Conférencière: Flavie Lavoie-Cardinal, Professeure au département de psychiatrie et de neurosciences, chaire de recherche du Canada en nanoscopie et plasticité cellulaire et chercheuse au Centre de recherche CERVO, Université Laval.

Résumé: L’étude des mécanismes moléculaires qui sous-tendent la transmission synaptique dans le cerveau est un défi, en partie parce que les synapses sont minuscules (moins d’un micron), présentent un large éventail de formes et de structures internes, subissent une plasticité dépendante de l’activité et que leurs composants moléculaires sont dynamiques. Pour mieux comprendre les mécanismes responsables de l’apparition des troubles neurodégénératifs, nous devons être en mesure d’observer la dynamique moléculaire et les interactions des protéines synaptiques à leur échelle : l’échelle nanométrique. Nous utilisons des techniques de microscopie quantitative à super-résolution pour caractériser les interactions moléculaires qui se produisent dans les neurones avec une résolution spatio-temporelle sans précédent. Ces techniques comportent plusieurs niveaux de complexité dans leur mise en œuvre. Cela a limité leur adoption ainsi que leur adaptabilité à l’imagerie multi-couleurs, multi-modale et à long terme dans les neurones vivants. Le développement de systèmes d’apprentissage automatique pour la nanoscopie optique permet d’optimiser en temps réel l’imagerie multi-modale de cellules vivantes à l’échelle nanométrique ainsi que l’analyse quantitative à haut débit des images de microscopie. Nous développons la microscopie assistée par l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour caractériser la réorganisation des protéines neuronales en fonction de l’activité cellulaire. Nos approches d’IA permettent non seulement d’automatiser l’analyse des images, mais aussi d’effectuer une analyse multidimensionnelle des nanostructures synaptiques et de l’hétérogénéité de la population des synapses.

Pour participer à la conférence ZOOM:

https://uqtr.zoom.us/j/83430179967?pwd=cnpwWTJJN1c5WGFhZzduZXJlR2RxUT09

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ID de réunion : 834 3017 9967
Mot de passe : 555873