Une recherche diffusée par Nature dévoile le fonctionnement du processus de vieillissement et de l’évolution de la maladie, en illustrant le renversement de l’âge dans le cadre d’une procédure médicale expérimentale.
Des recherches récentes menées par Gero en partenariat avec des scientifiques du Roswell Park Comprehensive Cancer Center et de Genome Protection Inc., et diffusées dans Nature Communications, illustrent l’efficacité de l’intelligence artificielle combinée à des techniques analytiques issues de la physique des systèmes complexes. Ces travaux offrent des éclairages précieux sur la nature du vieillissement, la résilience et les futures approches médicales pour les pathologies liées à l’âge, y compris le cancer.
Les nouvelles découvertes aideront à établir le lien entre le vieillissement chez les souris et la morbidité humaine en fin de vie
Des compétences exceptionnellement élevées
Les systèmes d’intelligence artificielle contemporains démontrent des compétences exceptionnellement élevées dans les domaines médicaux, comme la détection du cancer à travers les images d’IRM. Récemment, les scientifiques ont franchi une nouvelle étape en utilisant l’IA pour décrypter les mécanismes qui régissent le processus biologique du vieillissement au fil du temps.
Un algorithme d’IA a été formé par des chercheurs sur un vaste jeu de données, comprenant de nombreux tests sanguins réalisés durant la vie de dizaines de milliers de souris en cours de vieillissement, avec pour objectif de prédire l’état de santé futur d’un animal à partir de son état actuel. L’état de santé prévisionnel d’une souris vieillissante était précisément établi par le réseau neuronal artificiel grâce à une seule variable, nommée indicateur de fragilité dynamique (dFI). Cet indicateur permet de caractériser de manière précise les dommages accumulés par un animal au cours de sa vie.
L’utilisation de l’IA contribuera à déchiffrer et potentiellement à surpasser les limites de la longévité humaine
« Habituellement, l’espérance de vie des souris est d’environ 100 semaines, soit deux ans. Dès qu’elles atteignent l’âge de 25 semaines, ces créatures commencent à perdre leur résilience, en d’autres termes, leur aptitude à récupérer du stress », déclare Konstantin Avchaciov, PhD, auteur principal de l’étude et chercheur en chef chez Gero.
Cela engendre les prérequis pour une accumulation graduelle des dommages, illustrée par l’augmentation exponentielle de la dFI. Nous avons prouvé que le délai de duplication des dommages est presque identique à celui du taux de mortalité. De ce fait, la dynamique de la dFI permettait d’éclairer l’accroissement de la mortalité en fonction de l’âge et de prédire le temps de vie restant d’un animal.
Plus important encore, le manque de résilience signifie que les interventions anti-âge peuvent produire des effets durables sur l’inversion de l’âge
Peter Fedichev, PhD, cofondateur et PDG de Gero
Les observations démontrent que dFI s’avère être un instrument efficace pour surveiller de manière précise les conséquences des traitements et des modifications de mode de vie. Par exemple, cela inclut les effets liés au genre d’une alimentation riche en lipides sur le processus de vieillissement.
Les systèmes d’IA contemporains démontrent des compétences exceptionnellement élevées dans les domaines médicaux, comme la détection du cancer à travers les images d’IRM
Une meilleure compréhension du vieillissement humain
« Nous démontrons donc que même une brève intervention thérapeutique avec de la rapamycine, une substance qui prolonge la durée de vie chez la souris, entraîne une diminution des indicateurs de dommages tels que dFI, qui persiste bien après l’arrêt du traitement. »
Les chercheurs espèrent que leurs découvertes contribueront à une meilleure compréhension du vieillissement humain et des maladies qui y sont associées.
« Il est important de souligner que dFI est dérivé de l’analyse des paramètres sanguins, soulignant l’importance vitale du sang, et plus particulièrement de ses composants myéloïdes, dans le processus de vieillissement », déclare Andrei Gudkov, PhD, cofondateur de Genome Protection Inc., président du département de biologie du stress cellulaire au Roswell Park Comprehensive Cancer Center et co-auteur de l’étude.
« Notre étude corrobore les déductions proposées par de multiples expériences antécédentes, validant ainsi l’importance biologique de cette variable. Nous prévoyons que dFI pourra être utilisé dans l’interprétation des données humaines et pourrait contribuer à identifier les facteurs qui accélèrent ou ralentissent le vieillissement pour l’élaboration de traitements anti-vieillissement. Cela rend cette recherche d’une grande pertinence pour les initiatives cherchant à rehausser la qualité de vie des patients cancéreux et des survivants du cancer qui doivent faire face aux conséquences immédiates et différées des traitements anticancéreux. »
« Le nombre de données médicales et génétiques accessibles est stupéfiant et requiert une analyse adéquate. Les systèmes d’IA de demain, intégrant les avancées récentes en informatique et en sciences physiques, décoderont le lien complexe entre le vieillissement et les maladies chroniques, conduisant à l’élaboration de médicaments révolutionnaires », déclare Peter Fedichev.
Le travail de recherche repose sur des études précédentes, montrant que la majorité des individus résistent aux dommages liés au vieillissement jusqu’à leur entrée dans le troisième âge, aux alentours de 60 ans, et qu’une croissance exponentielle du nombre de personnes présentant des symptômes de perte de stabilité dynamique se produit avec l’avancée en âge. Les chercheurs anticipent que leurs nouvelles découvertes aideront à établir le lien entre le vieillissement chez les souris et la mortalité et la morbidité humaine en fin de vie.
Nous avons sollicité Peter Fedichev de Gero pour discuter de ce qui rend leur méthode unique et qui a rendu cette recherche possible.
« La méthode que nous avons employée pour cette recherche repose sur l’émergence d’un nouveau paradigme en science, souvent considéré comme le cinquième, de la découverte scientifique – où l’IA, les outils modernes d’apprentissage automatique et l’analyse du Big Data permettent d’identifier de nouveaux principes et modèles, » explique-t-il. Il précise que les efforts antérieurs pour comprendre la longévité, bien qu’assistés par l’informatique, étaient généralement basés sur des hypothèses formulées par l’homme et leur validation par l’expérimentation.
« Nous croyons que des clarifications améliorées concernant les processus biologiques sophistiqués, comme le vieillissement, peuvent être découvertes à la croisée des sciences physiques et des données. » Fedichev indique que les recherches conventionnelles en biologie ou en médecine sont rarement menées de manière totalement chronologiquement détaillée.
Analyse du processus de vieillissement
Habituellement, les scientifiques comparent les informations provenant de sujets en bonne santé et de patients atteints d’une maladie. Cette fois-ci, nous avons utilisé le Machine Learning et les biodonnées pour analyser le déroulement du processus de vieillissement au fil du temps. Le passage à un état de fragilité ou la mort ne se produit pas instantanément, et pour comprendre les principes du vieillissement et y intervenir efficacement, nous devons comprendre chaque étape. Nous avons donc assigné à notre réseau neuronal artificiel la tâche de prédire le futur d’une souris à partir de son état actuel, de déchiffrer la dynamique et la stabilité des indicateurs physiologiques les plus significatifs et leur corrélation avec la mortalité globale, et d’illustrer les trajectoires du vieillissement.
Donc, quelles sont les futurs développements de cette étude et quel est le plan d’action pour son application chez l’homme ? Pour Fedichev, l’importance de ces découvertes dépasse largement le cadre des tests effectués sur des souris.
L’année passée, nous avons révélé une autre étude dans Nature Communications indiquant que, contrairement aux souris, la majorité des êtres humains font preuve d’une résilience exceptionnelle et sont capables de gérer les dommages tout au long de leur vie. En vieillissant, notre aptitude à contrôler ces dommages diminue jusqu’à ce qu’elle soit finalement perdue en raison de l’exposition à des facteurs aléatoires, généralement autour de l’âge de 60 ans, mais jamais après 130 ans.
Dans une précédente étude, nous avons constaté que le nombre de personnes montrant des symptômes de perte de stabilité dynamique augmente de manière exponentielle avec l’âge, à un rythme équivalent au taux de doublement de la mortalité selon la loi de Gompertz. Par conséquent, nous affirmons que l’usage de terminologie provenant des sciences physiques est bénéfique pour établir une connexion entre les indicateurs physiologiques de la dynamique et les concepts de mortalité et de longévité.
Concernant l’équipe Gero, cette nouvelle étude souligne les différences significatives sur le plan qualitatif entre le processus de vieillissement chez l’homme et celui observé dans le modèle de laboratoire généralement utilisé, à savoir les souris.
Fedichev explique que notre étude révèle que le déclin de la stabilité dynamique, et donc de la résilience, apparaît précocement chez la souris. Ainsi, le processus de vieillissement chez ce rongeur pourrait surtout représenter un bon modèle pour la mortalité et la morbidité en fin de vie chez l’homme. Nous avançons l’idée que les interventions anti-vieillissement les plus efficaces chez la souris pourraient malheureusement avoir un impact limité et éphémère sur des individus humains en bonne santé (résilients). Cependant, ces mêmes médicaments pourraient potentiellement améliorer la qualité et l’espérance de vie des patients déjà fortement affaiblis, prolongeant ainsi leur durée de vie au-delà de l’espérance de vie habituelle.
Fedichev postule qu’une augmentation significative de l’espérance de vie humaine ne peut être envisagée sans s’attaquer à la cause fondamentale du vieillissement, la perte de résilience. Il expose que grâce à la mesure de la résilience tant chez les êtres humains que chez les animaux de laboratoire, tels que les souris, Gero pourra examiner l’impact des médicaments sur cette résilience. Ceci permettra par la suite de concevoir et d’expérimenter les interventions les plus prometteuses contre le vieillissement et les pathologies chroniques humaines.
Il déclare : « En utilisant les mêmes algorithmes pour analyser les données humaines, notre objectif est d’identifier les interventions les plus impactantes ». « L’emploi d’instruments d’intelligence artificielle et d’apprentissage machine modernes contribuera à déchiffrer et potentiellement à surpasser les limites de la longévité humaine. »
Cette équipe globale poursuit également d’autres études évaluant l’impact des médicaments sur la résilience, dans le but de concevoir et de mettre au point des interventions efficaces contre le vieillissement et les maladies chroniques chez les humains. C’est un domaine que nous continuerons à observer attentivement.
SOURCE : Longevity.Technology
Traduit de l’anglais
