Ce que votre âge biologique révèle sur votre santé

Des chercheurs chinois ont mis au point un outil qui utilise l’intelligence artificielle (IA) pour analyser des images du visage, de la langue et de la rétine afin de déterminer l’âge biologique d’un individu. Cette technologie offre un aperçu de la santé et de l’état de nos cellules, tissus et organes, et de notre prédisposition à développer certaines maladies chroniques.

S’il suffit de jeter un coup d’œil sur un permis de conduire pour connaître l’âge civil de son propriétaire. L’âge biologique est quant à lui plus difficile à déterminer. Contrairement à l’âge chronologique, il n’existe pas de mesure universellement reconnue de l’âge biologique, lequel peut être influencé par l’environnement, les choix de vie personnels et la génétique. Un fumeur, par exemple, peut paraître bien plus âgé qu’il ne l’est vraiment, quand un grand sportif pourra avoir l’air beaucoup plus jeune. Et la différence dépasse l’aspect physique : si votre âge biologique est supérieur à votre âge civil, vous pourriez souffrir d’une maladie chronique ou d’un déclin cognitif prématuré. En revanche, si vous êtes plus jeune d’un point de vue biologique que votre âge réel, vous pourriez être en meilleure forme que vos pairs.

« Il est important de connaître son âge biologique, car s’il est trop élevé, on peut agir en conséquence et modifier son mode de vie pour améliorer sa santé », explique Michael Snyder, généticien à Stanford, qui n’a pas participé à l’étude.

Les premières versions des horloges du vieillissement, ces modèles qui mesurent l’âge biologique, ont calculé ce chiffre en examinant dans différents tissus les schémas de méthylation de l’ADN (des marques chimiques sur l’ADN qui contrôlent l’activation et la désactivation des gènes), qui changent au fil du temps. D’autres horloges ont mesuré les quantités de divers marqueurs comme les protéines de l’inflammation ou des marqueurs métaboliques comme la glycémie, testés fréquemment lors d'examens médicaux annuels. Plus récemment, les scientifiques ont conçu des horloges qui utilisent des images 3D du visage, des scanners du cerveau ou les niveaux de protéines dans le sang pour déterminer l’âge biologique d’une personne.

Toutes ces méthodes permettent de détecter ce qui change avec l’âge, qu’il s’agisse des rides dessinées sur la peau ou de la probabilité croissante de développer une maladie liée à l’âge, comme le diabète. Mais le vieillissement est un processus complexe, qui affecte divers systèmes organiques de multiples façons.

Utiliser un seul type de mesure pour définir l’âge biologique revient à essayer de comprendre ce qu’est un éléphant en ne touchant que sa trompe, explique Kang Zhang, médecin-chercheur à l’université des sciences et technologies de Macao et coauteur de l’article, publié dans la revue PNAS en janvier.

Au lieu de cela, Zhang et ses collaborateurs ont créé une image « holistique » de l’âge biologique à l’aide d’un modèle d’intelligence artificielle qui, à partir d’images du visage, de la langue et de la rétine, calcule un âge correspondant. Cette méthodologie, similaire à celle qui alimente ChatGPT, « surpasse la capacité humaine à prédire l’âge, car elle passe en revue de vastes quantités de données et découvre des connexions invisibles », explique Zhang.

« J’ai été à la fois impressionné par la conception technique de leur expérience d’apprentissage profond et par la conception expérimentale et les ensembles de données qu’ils ont utilisés ; les résultats sont tout à fait convaincants », déclare James Cole, neuroscientifique à l’University College de Londres, qui n’a pas participé à l’étude.

APPRENTISSAGE PROFOND ET ÂGE BIOLOGIQUE

Présentée dans un article de Google en 2017, cette technologie d’IA appelée transformateur a d’abord été utilisée pour créer des programmes capables d’imiter le langage humain, comme ChatGPT. Contrairement aux anciens modèles d’IA, les transformateurs traitent des séquences entières de texte en une seule fois et non de manière séquentielle, ce qui les rend plus aptes à détecter des schémas et à comprendre le contexte.

Rapidement, les chercheurs ont transposé cette approche à l’analyse d’images, où elle a révolutionné les tâches de vision par ordinateur, tout comme elle l’avait fait pour le traitement du langage naturel. Certains transformateurs, dont celui utilisé dans cette étude, appliquent une nouvelle technique qui consiste à analyser des images à différentes résolutions pour en extraire des détails plus ou moins subtiles.

Toutefois, pour opérer, les transformateurs ont besoin de beaucoup de données.

« Ce n’est pas un problème pour le langage, puisqu’il existe énormément de langues, mais pour les images médicales, il est beaucoup, beaucoup plus difficile » de trouver des exemples suffisants, explique Cole, dont les recherches appliquent des techniques d’IA aux scanners cérébraux pour étudier la relation entre le vieillissement et les maladies neurodégénératives. « C’est formidable que ce groupe de chercheurs ait réussi à avoir accès à des dizaines de milliers de personnes pour cette étude » ajoute-t-il.

Comme pour de nombreux modèles d’IA, la traduction des résultats du modèle en termes compréhensibles par l’Homme peut constituer un point d’achoppement.

« Le modèle est subtil et examine des différences au niveau des pixels, que nous ne pourrons pas détecter », explique Zhang. Cela dit, leurs analyses semblent suggérer que le centre de la langue (images de la langue), la région autour des yeux (images du visage) et les sites à l’arrière du globe oculaire où les vaisseaux sanguins sont les plus denses (images de la rétine) sont des reflets importants du vieillissement biologique.

VISAGES, LANGUES, RÉTINES 

Pour commencer à créer un outil capable de déterminer l’âge biologique, les chercheurs ont entraîné le modèle à l’aide d’images du visage, de la langue et de la rétine de 11 223 personnes du nord de la Chine, chez qui l’âge biologique était supposé être égal à l’âge civil parce qu’il s’agissait d’individus en bonne santé. Cela représente 300 millions de variables, une goutte d’eau par rapport à ChatGPT4, qui compte un trillion de paramètres.

Nos prédictions de l’âge chronologique, en tant qu’indicateur de l’âge biologique chez les personnes en bonne santé, « sont plus précises (à un an près) que celles d’autres horloges du vieillissement » qui n’utilisent qu’une seule mesure, affirme Zhang.

Comme dans l’histoire de l’éléphant, les informations fournies par chaque modalité reflètent une facette différente du vieillissement.

Les rides du visage, par exemple, sont la marque de facteurs environnementaux tels que l’exposition au soleil et la pollution, tandis que l'amincissement de la rétine (une partie du système nerveux central) et les vaisseaux sanguins endommagés reflètent la santé du cerveau et du système circulatoire. La forme et l’enduit de la langue, quant à eux, donnent des indices sur notre microbiome et notre santé intestinale. Dans le cadre de ces recherches, les participants à l’étude ont été suivis pendant cinq ans au moyen de bilans de santé réguliers, comprenant des analyses de sang et d’urine, des questionnaires sur leur mode de vie et des examens médicaux.

Une fois son horloge biologique mise au point, l’équipe de Zhang a testé son modèle sur des individus en mauvaise santé souffrant de maladies chroniques comme le diabète et certaines cardiopathies, issues de la même population du nord de la Chine que celle ayant servi à développer le modèle ; elle a également inclus des personnes d’une autre région du sud de la Chine.

Comme prévu, chez les individus en bonne santé, l’âge biologique se rapprochait étroitement de l’âge chronologique. Mais si un individu avait de mauvaises habitudes telles que le tabagisme et une vie sédentaire ou souffrait d’une maladie chronique, son âge biologique avait tendance à être plus élevé que son âge chronologique. Cette différence, baptisée « AgeDiff », allait d’une moyenne de 3,16 ans pour les personnes souffrant d’une cardiopathie chronique à 5,43 ans pour les fumeurs.

DIFFÉRENCE ENTRE L’ÂGE BIOLOGIQUE ET L’ÂGE CHRONOLOGIQUE : QUELLES CONSÉQUENCES ?

Pour déterminer en quoi le fait d’être plus âgé d’un point de vue biologique augmente le risque de développer six maladies courantes liées au vieillissement (cardiopathie chronique, maladie rénale chronique, maladie cardiovasculaire, diabète, hypertension et accident vasculaire cérébral), les chercheurs ont réparti les 11 223 personnes en quatre groupes, allant d’un AgeDiff élevé à un AgeDiff faible. Les personnes à l’AgeDiff élevé étaient plus susceptibles de développer l’une de ces maladies chroniques, et plus l’AgeDiff était élevé, plus le risque était important. 

Au-delà du risque de développer une maladie, Zhang s’est également intéressé à ce que l’AgeDiff pouvait nous apprendre sur le moment d’apparition de la maladie ; en d’autres termes, un diabète sera-t-il diagnostiqué cette année ou dans cinq ans ? Connaître une telle date « pourrait s’avérer très utile pour planifier des interventions », déclare Zhang.

L’équipe de Zhang a découvert que l’AgeDiff était un meilleur indicateur d’apparition des maladies que des mesures plus traditionnelles telles que la glycémie, l’IMC et le cholestérol. Et si l’on combine l’AgeDiff avec ces autres facteurs, la prévision est d’autant plus précise. Sans surprise, les chercheurs ont également constaté que des valeurs anormales de l’IMC et de la tension artérielle étaient associées à des AgeDiff plus élevés.

L’AVENIR DES HORLOGES BIOLOGIQUES

Actuellement, Zhang et son équipe utilisent l’AgeDiff pour identifier les personnes présentant un risque élevé de développer des maladies chroniques et pour prescrire des interventions à chacun de ces patients. En ciblant des paramètres de santé étroitement liés à l’AgeDiff comme la tension artérielle et la glycémie, par exemple, ils espèrent retarder systématiquement l’apparition des maladies liées au vieillissement.

Ils affinent également leur modèle, en intégrant d’autres variables telles que la méthylation de l’ADN et en introduisant des sujets expérimentaux issus d’autres groupes ethniques.

Des outils comme l’AgeDiff pourraient démocratiser la médecine, en permettant de réduire les dépenses et les difficultés liés à la prévention des maladies, explique le professeur Snyder. À cette fin, le groupe de Zhang est en train de mettre au point un dispositif pour Iphone et des applications associées qui peuvent prendre les photos requises par leur modèle, et espère concevoir un prototype viable d’ici la fin de l’année.

Snyder, qui étudie en quoi la médecine personnalisée peut réduire le risque de développer des maladies chroniques, apprécie cette solution simple et accessible. « Potentiellement n’importe qui pourra facilement [calculer son âge biologique], et ce sans prise de sang ni tous les tests prescrits actuellement », explique-t-il.