L’intelligence artificielle permet aujourd’hui de mieux identifier les biomarqueurs « profonds » du vieillissement, de la longévité et de la mortalité, souligne cette équipe d’InSilico Medicine, Inc une biotech du Maryland. Ces travaux, présentés dans la revue Cell Trends in Pharmacological Sciences augurent un développement prometteur, qui, en prenant en compte de multiples combinaisons de ces prédicteurs, pourrait permettre de mieux comprendre ce qui contribue au vieillissement en bonne santé.
Il existe deux types d'âge, rappellent ces scientifiques : l'âge chronologique, qui correspond au nombre d'années de vie, et l'âge biologique, influencé par nos gènes, notre mode de vie, notre comportement, notre environnement et d'autres facteurs. L'âge biologique est la meilleure mesure de l'âge réel, la plus pertinente biologiquement, car il est plus étroitement corrélé à la mortalité et à l'état de santé. Depuis des dizaines d’années, de nombreuses équipes planchent sur l’identification de prédicteurs fiables de l'âge biologique mais jusqu'à aujourd'hui, sans beaucoup de succès.
L’apprentissage automatique nous livre de nouveaux prédicteurs de l’âge
Ici, le recours aux dernières techniques d'apprentissage automatique pour trouver ces prédicteurs de l'âge chronologique marque une étape importante dans la recherche sur le vieillissement. Les progrès de l'intelligence artificielle, combinés à la disponibilité de vastes bases de données, permettent d’identifier un bien plus grand nombre de biomarqueurs, prédicteurs possibles de l'âge biologique. L’idée serait ensuite de combiner ces différents biomarqueurs pour développer un modèle ou un score, mais aussi pour mieux comprendre et prédire le processus de vieillissement.
L’équipe précise ici les principaux types d’« horloges du vieillissement » et les applications possibles ensuite pour optimiser le vieillissement en bonne santé. Si nous-autres humains savons apprécier l’âge d'un sujet en fonction d’images du sujet, de sa voix voire même de son odeur, nos réseaux de neurones profonds peuvent le faire bien plus précisément. A partir de toute une gamme de biomarqueurs du vieillissement, il devient possible d’identifier de nouvelles cibles biologiques : « Les biomarqueurs profonds du vieillissement développés à l'aide de divers types de données font progresser rapidement l'industrie des biotechnologies de la longévité. L'utilisation des biomarqueurs du vieillissement pour améliorer la santé humaine, prévenir les maladies liées au vieillissement et prolonger la durée de la vie est maintenant facilitée par la capacité croissante d’analyser de grandes bases de données via l’intelligence artificielle (IA) ».
Voilà donc une nouvelle application possible et prometteuse de l’IA en santé humaine.
Source: Cell Trends in Pharmacological Sciences June 2019 DOI : 10.1016/j.tips.2019.05.004 Deep Aging Clocks: The Emergence of AI-Based Biomarkers of Aging and Longevity (Visuel insilico.com)
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