Les techniques d’apprentissage automatique peuvent prédire l’âge biologique du corps
L'atrophie musculaire est l'un des processus associés au vieillissement et est associée à la détérioration du muscle squelettique et de sa fonction. Des scientifiques américains ont récemment développé une nouvelle technique d'apprentissage automatique permettant de prédire l'âge biologique des muscles et de prévenir l'atrophie musculaire.
Les modèles basés sur l’apprentissage profond peuvent être utilisés pour évaluer l’importance des facteurs génétiques et épigénétiques influençant ce processus dans plusieurs groupes d’âge.
« Nous pensons que les thérapies anti-âge les plus efficaces doivent être spécifiques aux tissus. C'est pourquoi nous nous sommes concentrés sur le développement de biomarqueurs du vieillissement spécifiques à ces tissus. Cette étude est un exemple de marqueur pour le tissu musculaire squelettique », a déclaré Polina Mamoshina, chercheuse principale chez Insilico Medicine, une entreprise américaine spécialisée dans l'intelligence artificielle de nouvelle génération.
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Dans l’étude, publiée dans Frontiers in Genetics, l’équipe a analysé l’expression génétique dans les tissus jeunes et âgés de donneurs sains.
Une analyse de l’expression différentielle des gènes a été réalisée pour comparer l’expression des tissus musculaires jeunes et vieux et pour prétraiter les données résultantes pour un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique.
Après avoir utilisé plusieurs méthodes d’apprentissage automatique, ils ont prédit l’âge des échantillons en fonction de la signature du transcriptome.
Enfin, les prédicteurs d’âge formés ont été utilisés pour identifier des mesures de vieillissement spécifiques aux tissus.
L’approche combinée axée sur les données a démontré que le modèle de prédiction de l’âge pourrait devenir un outil utile pour identifier des cibles potentielles pour les agents de longévité.
La perte musculaire liée à l'âge demeure un défi clinique majeur qui touche des centaines de millions de personnes âgées. Elle est associée à des conséquences néfastes sur la santé, telles que chutes, troubles de l'équilibre, handicap physique et décès. La compréhension de la perte musculaire grâce à la recherche sur le vieillissement suggère que la compréhension des mécanismes moléculaires du vieillissement musculaire pourrait ouvrir la voie à des approches de rajeunissement.
