Une intelligence artificielle a été programmée pour donner l’âge du corps des patients, en fonction de leurs modes de vie et autres variables biologiques. Une découverte très utile dans la prévention de certaines maladies chroniques.
Connaissez-vous l’âge réel de votre corps ? Si la question semble évidente, la réponse est primordiale pour vous permettre de vieillir dans les meilleures conditions. « Il faut différencier l’âge chronologique, de l’âge biologique du corps », explique Louis Casteilla, professeur de physiologie animale à l’université Toulouse III – Paul Sabatier. L’âge chronologique est universel, et correspond au temps écoulé depuis notre date de naissance. Mais tous les corps ne réagissent pas de manière identique aux différents stress et effets de la vie. L’âge biologique, c’est le « reflet du temps passé pour un même organisme, et sa capacité à répondre à de nouveaux challenges », précise le professeur.
Dans sa dernière étude publiée dans la revue Aging Cell, et dirigée avec Paul Monsarrat, professeur des universités et praticien hospitalier, le chercheur propose un outil utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour déterminer l’âge biologique des patients et ainsi anticiper les effets du vieillissement.
Une innovation pour anticiper les effets de l’âge et le développement de maladies chroniques
Au même âge, deux personnes différentes n’auront pas toujours les capacités de pratiquer les mêmes activités. L’un préfèrera nager pour préserver son dos meurtri par le port de charges lourdes, tandis que l’autre, travaillant dans un bureau, pratiquera quotidiennement l’escalade. On appelle « usure biologique », l’ensemble des stress extérieurs subis par le corps tout au long de la vie.
Il est possible de déterminer cette usure à l’aide de méthodes biostatistiques « en utilisant un grand nombre de variables simples à mesurer, comme le taux de cholestérol ou la glycémie », confirme Louis Casteilla, « mais pour avoir un résultat pertinent, il faut mettre en relation tous ces paramètres ».
Pour remédier à cela, l’équipe de chercheurs a créé un outil capable de prédire un âge physiologique personnalisé (PPA) pour chaque individu. L’intelligence artificielle en question associe un algorithme à seulement 26 variables biologiques de routines provenant d’un vaste ensemble de données de l’étude National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Le chercheur se veut rassurant quant à l’utilisation universelle de cet outil qui « n’a rien de spécifique, et sera adaptable à toutes les banques de données et populations ».
« L’IA ne démontre rien seule, elle met en place des corrélations »
Il suffit alors de rentrer les variables biologiques d’un individu dans l’algorithme pour prédire son âge biologique ? Oui et non. « Savoir que notre corps à 70 ans n’a aucune utilité sans une interprétation de ses variables », déplore Louis Casteilla. Pour éviter cet écueil, l’outil est doté d’un second système d’IA permettant de préciser le résultat obtenu. « C’est ce qu’on appelle l’explicabilité, elle est fondamentale pour comprendre le poids de chaque variable dans la prédiction », précise le chercheur.
L’outil ouvre davantage la voie vers la médecine personnalisée, en permettant d’anticiper le vieillissement biologique et les effets de l’âge sur le développement de maladies chroniques comme le diabète ou l’hypertension. Mais pour comprendre les résultats et choisir la prise en charge la plus adaptée, il faut un médecin. « L’IA ne démontre rien seule, elle met en place des corrélations qui sont ensuite étudiées par un spécialiste », affirme Louis Casteilla. Comme dans toutes ses utilisations, l’intelligence artificielle permet d’aborder la complexité des paramètres, mais mal utilisée, elle peut devenir dangereuse.
« Il s’agit d’une aide au médecin, rien de plus », rajoute le chercheur. En cours de brevetage, l’IA calculatrice de l’âge biologique imaginée par les chercheurs de l’institut Restore, et financée par la région Occitanie, est déjà prête à l’emploi.
« Nous pensons que ce type d’approche est particulièrement pertinent pour analyser la complexité des facteurs de risque dans le médical sans sacrifier l’humanité de la relation patient – soignant », concluent les auteurs.
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