Oct. 26, 2022 “ » Nous mangeons d’abord avec nos yeux.” 

On pense que le fin gourmet romain Apicius a prononcé ces mots au 1er siècle après JC. Maintenant, quelque 2 000 ans plus tard, les scientifiques lui donnent peut-être raison. 

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont découvert une partie du cerveau auparavant inconnue qui s’allume lorsque nous voyons de la nourriture. Surnommée la « composante alimentaire ventrale », cette partie réside dans le cortex visuel du cerveau, dans une région connue pour jouer un rôle dans l’identification des visages, des scènes et des mots. 

L’étude, publiée dans la revue Biologie Actuelle, impliqué en utilisant la technologie de l’intelligence artificielle (IA) pour construire un modèle informatique de cette partie du cerveau. Des modèles similaires émergent dans tous les domaines de recherche pour simuler et étudier des systèmes complexes du corps. Un modèle informatique du système digestif a récemment été utilisé pour déterminer la meilleure position du corps pour prendre une pilule. 

“La recherche est toujours à la pointe de la technologie”, déclare l’auteur de l’étude, Meenakshi Khosla, PhD. “Il reste encore beaucoup à faire pour comprendre si cette région est la même ou différente selon les individus, et comment elle est modulée par l’expérience ou la familiarité avec différents types d’aliments.”

Identifier ces différences pourrait fournir des informations sur la façon dont les gens choisissent ce qu’ils mangent, ou même nous aider à comprendre ce qui motive les troubles de l’alimentation, dit Khosla. 

Une partie de ce qui rend cette étude unique était l’approche des chercheurs, surnommée “hypothèse ». »Au lieu de tenter de prouver ou de réfuter une hypothèse ferme, ils ont simplement commencé à explorer les données pour voir ce qu’ils pouvaient trouver. L’objectif: Aller au-delà “des hypothèses idiosyncratiques que les scientifiques ont déjà pensé tester”, indique le document. Ils ont donc commencé à parcourir une base de données publique appelée Natural Scenes Dataset, un inventaire des scintigraphies cérébrales de huit volontaires visionnant 56 720 images. 

Comme prévu, le logiciel analysant l’ensemble de données a repéré des régions cérébrales déjà connues pour être déclenchées par des images de visages, de corps, de mots et de scènes. Mais à la surprise des chercheurs, l’analyse a également révélé une partie du cerveau auparavant inconnue qui semblait répondre aux images de nourriture. 

“Notre première réaction a été:” C’est mignon et tout, mais ça ne peut pas être vrai » », dit Khosla. 

Pour confirmer leur découverte, les chercheurs ont utilisé les données pour entraîner un modèle informatique de cette partie du cerveau, un processus qui prend moins d’une heure. Ensuite, ils ont alimenté le modèle de plus de 1,2 million de nouvelles images. 

Effectivement, le modèle s’est allumé en réponse à la nourriture. La couleur n’avait pas d’importance – même les images d’aliments en noir et blanc le déclenchaient, mais pas aussi fortement que les images en couleur. Et le modèle pouvait faire la différence entre la nourriture et les objets qui ressemblaient à de la nourriture: une banane contre un croissant de lune, ou un muffin aux myrtilles contre un chiot au visage de muffin. 

À partir des données humaines, les chercheurs ont découvert que certaines personnes réagissaient légèrement plus aux aliments transformés comme la pizza que les aliments non transformés comme les pommes. Ils espèrent explorer comment d’autres choses, comme aimer ou ne pas aimer un aliment, peuvent avoir un impact sur la réponse d’une personne à cet aliment. 

Cette technologie pourrait également ouvrir d’autres domaines de recherche. Khosla espère l’utiliser pour explorer comment le cerveau réagit aux signaux sociaux comme le langage corporel et les expressions faciales. 

Pour l’instant, Khosla a déjà commencé à vérifier le modèle informatique chez des personnes réelles en scannant le cerveau d’un nouvel ensemble de volontaires. « Nous avons récemment collecté des données pilotes chez quelques sujets et avons pu localiser cette composante”, explique – t-elle.