Les organes vieillissent à des rythmes différents : un test sanguin pourrait bientôt permettre de déterminer lesquels
Certaines personnes paraissent plus jeunes, d'autres plus âgées qu'elles ne le sont en réalité. Mais pourquoi en est-il ainsi, et que se passe-t-il réellement à l'intérieur du corps ?
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Des « horloges tissulaires » basées sur l’IA permettent d’estimer l’âge biologique des organes humains à partir d’images histologiques, comme l’ont démontré des chercheurs du Centre de recherche en médecine moléculaire (CeMM) de l’Académie autrichienne des sciences et de l’Institut Ludwig Boltzmann pour la médecine des réseaux (LBI-NetMed) de l’Université de Vienne. En analysant plus de 25 000 échantillons de tissus issus de 40 types de tissus différents, leur étude révèle que les organes vieillissent à des rythmes différents tout au long de la vie et que ces changements peuvent même être détectés à partir d’échantillons sanguins. Ces résultats, publiés dans *Nature Medicine*, offrent un nouveau cadre pour comprendre le vieillissement et pourraient ouvrir de nouvelles voies pour la surveillance des maladies et le diagnostic précoce.
Certaines personnes semblent vieillir plus lentement que d’autres : à 60 ans, elles ont l’air d’en avoir 45 et se comportent comme si elles en avaient 45. D’autres semblent avoir pris de l’avance sur le calendrier. Mais pourquoi en est-il ainsi, et que se passe-t-il réellement à l’intérieur du corps ? Le foie vieillit-il différemment du cerveau ? Et est-il possible de mesurer l’écart entre l’âge figurant sur un passeport et l’âge biologique de chaque organe ?
En combinant l’intelligence artificielle à l’une des plus grandes collections au monde d’images de tissus humains, une nouvelle étude dirigée par André Rendeiro, chercheur principal au CeMM et au LBI-NetMed, et co-rédigée par Ernesto Abila, Iva Buljan et Yimin Zheng, fait un grand pas en avant pour répondre à ces questions. Alors que les études précédentes se concentraient principalement sur les changements moléculaires tels que la méthylation de l’ADN ou l’expression génique, l’équipe examine comment l’architecture des tissus eux-mêmes évolue au fil du temps.
Un journal intime silencieux du temps
Pour ce faire, les chercheurs se sont appuyés sur le projet Genotype-Tissue Expression (GTEx), qui a collecté des échantillons de tissus provenant de 983 individus, couvrant 40 types de tissus différents, allant du cerveau et du cœur aux poumons, au pancréas, à la peau et à l’intestin. Ces échantillons ont été transformés en photographies numériques haute résolution de coupes tissulaires, chacune révélant l’architecture microscopique de l’organe concerné. L’ampleur du projet est stupéfiante : 25 712 images, représentant environ 480 millions de vignettes individuelles, analysées à l’aide de modèles de vision de pointe.
Ils ont découvert que l’architecture des organes tient un journal silencieux du temps : même sans avoir explicitement enseigné cela à l’IA, l’âge s’est avéré être le facteur le plus déterminant dans l’aspect des tissus parmi les 40 types de tissus étudiés. S’appuyant sur ces résultats, l’équipe de recherche a développé ce qu’on appelle des « horloges tissulaires » – des modèles prédictifs qui estiment l’âge biologique d’une personne à partir de l’aspect de ses tissus, pour chaque organe pris séparément.
Ces horloges ont affiché une erreur de prédiction moyenne de seulement 4,9 ans et ont surpassé les estimations existantes du vieillissement basées sur l’ADN dans la détection des pathologies spécifiques aux tissus. Il est important de noter que l’âge biologique prédit était étroitement lié aux marqueurs connus du vieillissement, notamment le raccourcissement des télomères, la pathologie tissulaire et le nombre de maladies chroniques dont souffrait un individu.
« Nos tissus renferment un enregistrement remarquablement détaillé du processus de vieillissement », explique André Rendeiro, chercheur principal au CeMM et auteur correspondant de l’étude. « En combinant des images histologiques et l’intelligence artificielle, nous pouvons détecter des schémas de vieillissement biologique invisibles à l’œil nu et commencer à comprendre comment le vieillissement se déroule différemment dans différentes parties du corps. »
Un rythme différent pour chaque organe
L’analyse a révélé que le vieillissement ne se produit pas de manière uniforme : certains tissus, tels que les poumons, les reins, le pancréas et les glandes surrénales, présentaient déjà des signes de vieillissement accéléré entre 20 et 40 ans. D’autres suivaient des trajectoires plus complexes, avec des pics de vieillissement accéléré apparaissant plus tard dans la vie. L’utérus a présenté un changement particulièrement marquant aux alentours de l’âge de la ménopause. Les chercheurs ont également identifié des liens étroits entre le vieillissement spécifique à certains tissus et des pathologies ou des facteurs liés au mode de vie. Par exemple, l’insuffisance rénale était associée à des signaux de vieillissement accéléré dans plusieurs tissus, tandis que le diabète avait des effets prononcés sur le pancréas.
« Ce qui ressort, c’est la manière très différente dont chaque organe vieillit, et comment cela se manifeste dans l’architecture tissulaire », explique Ernesto Abila, co-auteur principal de l’étude. « L’apprentissage profond nous permet d’interpréter ces schémas spatiaux, en appréhendant le vieillissement comme un remodelage architectural, et non simplement comme une dérive moléculaire. » Si les horloges tissulaires ont permis de saisir le rythme normal du vieillissement dans l’ensemble des organes, elles ont également mis en évidence des cas atypiques : des individus dont les tissus présentaient des changements structurels marqués, en avance sur leur âge chronologique.
Cependant, il n’est pas toujours possible de prélever des échantillons tissulaires. En associant les profils d’expression génique sanguins aux écarts d’âge tissulaire, déterminés par analyse histologique, chez les mêmes individus, les chercheurs ont mis au point des prédicteurs de l’âge biologique spécifique à chaque tissu à partir de simples échantillons sanguins. « Il s’agit d’un saut conceptuel : utiliser le langage du vieillissement tissulaire, appris à partir d’images, et le traduire en quelque chose de lisible à partir d’un simple prélèvement sanguin de routine », explique Iva Buljan, co-première autrice.
Les échantillons sanguins révèlent des schémas de vieillissement
Ces prédicteurs basés sur le sang ont permis d’identifier avec succès des schémas de vieillissement liés à plusieurs maladies, notamment la maladie d’Alzheimer, la maladie de Crohn, la mucoviscidose, la vascularite, le diabète et les accidents vasculaires cérébraux. Dans le cas de la maladie d’Alzheimer, par exemple, le signal de vieillissement le plus marqué a été détecté spécifiquement dans le cerveau, tandis que la maladie de Crohn présentait un vieillissement accéléré dans l’ensemble du tractus gastro-intestinal.
« Cette étude souligne que le vieillissement n’est pas simplement une question de temps chronologique », déclare Yimin Zheng, le troisième co-auteur principal de l’étude. « Les différents organes vieillissent de manière différente, et ces processus semblent être influencés à la fois par des facteurs systémiques et par des facteurs spécifiques aux tissus. » Ces résultats suggèrent que l’architecture tissulaire intègre bon nombre des changements moléculaires et physiologiques associés au vieillissement et à la maladie. À l’avenir, de telles approches pourraient contribuer à la mise au point de diagnostics peu invasifs permettant de surveiller la santé des organes et la progression de la maladie grâce à des analyses sanguines.
L’étude démontre également le potentiel croissant de l’intelligence artificielle dans la recherche en pathologie et sur le vieillissement. En reliant à grande échelle l’imagerie tissulaire, l’expression génique et les données cliniques, ces travaux offrent une vision globale de la manière dont le vieillissement se manifeste dans l’ensemble du corps humain.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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