Observer les mouvements les plus infimes du museau d’une souris suffit désormais à renseigner les neuroscientifiques sur l’activité de son cerveau, sans avoir à implanter la moindre électrode. Une équipe du Cold Spring Harbor Laboratory (CSHL), dirigée par la professeure assistante Helen Hou, a présenté dans la revue Nature Neuroscience la plateforme Cheese3D, un système alliant six caméras miniatures et des algorithmes d’intelligence artificielle pour capturer en trois dimensions les expressions faciales du rongeur avec une précision infra-millimétrique.
Six caméras pour un museau en volume
La plateforme Cheese3D repose sur un dispositif de six caméras minuscules filmant simultanément le visage de la souris sous des angles multiples. Des modèles d’apprentissage automatique assemblent ensuite les séquences afin de reconstituer le mouvement tridimensionnel de l’ensemble de la face (oreilles, yeux, coussinet des vibrisses et mâchoire) et cela des deux côtés, à une cadence de 100 images par seconde. Le système extrait des caractéristiques faciales 3D anatomiquement significatives avec une résolution temporelle de 100 Hz.
« Lorsque j’ai fondé mon laboratoire, nous étions vraiment enthousiastes à l’idée de capturer le riche répertoire des comportements faciaux« , a confié Helen Hou dans un communiqué du CSHL. L’observation du visage animal, souligne-t-elle, permet souvent à des vétérinaires expérimentés d’évaluer le bien-être d’un sujet, mais aucun outil automatisé fiable n’existait jusqu’à présent pour mesurer l’expression faciale avec le niveau de détail indispensable à l’étude fine du fonctionnement cérébral.
Au-delà de l’observation : suivre l’anesthésie en direct
Cheese3D ne se contente pas d’enregistrer les mouvements faciaux. Le dispositif suit simultanément l’activité électrique cérébrale. Lors d’expériences de validation de principe, l’équipe a surveillé des souris sous anesthésie et mesuré en continu le degré de sommeil ou d’éveil des animaux. Menés en collaboration avec le laboratoire Borniger du CSHL, les travaux ont égalé la précision des méthodes EEG de référence, sans aucune perturbation pour l’animal.
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« De très subtils changements dans le tonus des muscles faciaux nous apprennent énormément de choses« , explique Helen Hou. « Nous pouvons donc prédire la profondeur de l’anesthésie de manière non invasive en observant le visage.«
Douleur, autisme et apprentissage des mimiques sociales
La chercheuse explore désormais l’évolution des expressions faciales au fil de certaines maladies, ouvrant des perspectives pour l’évaluation clinique de la douleur et d’autres pathologies. Helen Hou s’intéresse également à une interrogation développementale : les mouvements du visage comptent parmi les premières étapes du développement humain, apparaissant bien avant la marche ou le rampement. Comprendre comment s’opère l’apprentissage des expressions faciales sociales pourrait éclairer la recherche sur l’autisme et les thérapies comportementales.
L’ensemble du système a été rendu accessible à la communauté scientifique sous la forme d’un package Python open source, accompagné d’un outil de visualisation interactif. Une mise à disposition qui devrait permettre à d’autres laboratoires d’exploiter la plateforme pour leurs propres travaux, qu’il s’agisse d’études fondamentales sur le cerveau ou de recherches translationnelles à visée médicale.
