A partir de données disponibles via un tracker d’activité et de données biologiques, un smartphone et un peu d’intelligence artificielle, ces scientifiques de l'Institut de physique et de technologie de Moscou en collaboration avec la biotech GERO ont développé une app capable d’estimer le vieillissement, la fragilité et la durée de vie approximative du sujet. Un développement innovant qui exploite le potentiel des nouveaux capteurs portables pour un suivi continu des risques pour la santé, avec bien sûr un retour possible aux professionnels de santé.
Car de nombreux paramètres physiologiques suivent un modèle d’évolution étroitement corrélé avec l'âge. Différents biomarqueurs dont la méthylation de l'ADN, l'expression génique ou les niveaux de facteur sanguin circulant peuvent être utilisés pour développer un nouveau type d’horloge biologique qui donne l’âge biologique, le taux de vieillissement et pourrait prédire le temps qui reste à vivre.
L'émergence récente de capteurs portables abordables permet aujourd’hui de collecter et de stocker des volumes importants de données associées aux routines quotidiennes de centaines de millions de personnes dans le monde entier.
L'intelligence artificielle permet d’estimer à partir de ces données d’activité, les performances cardiaques, les risques de maladie ou de décès prématuré.
Ainsi, pour ce développement, les chercheurs ont analysé les données d’activité physique et les données cliniques de participants à la vaste cohorte US National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). A partir d'une semaine seulement de données, les chercheurs ont développé un modèle de prédiction de l'âge biologique et du risque de mortalité prématurée des participants. L’un des algorithmes testés, basé sur l'intelligence artificielle, créé par les scientifiques du GERO, a surpassé tous les modèles d'âge biologique et de prédiction du risque de décès, à partir des mêmes données.
Une version bêta gratuite de l’application sur iPhone Gero Lifespan permet à l’utilisateur d’estimer le temps qu’il lui reste à vivre.
Source : Scientific Reports 26 March 2018 doi:10.1038/s41598-018-23534-9 Extracting biological age from biomedical data via deep learning: too much of a good thing? et Gero Scientific App
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