SARCOPÉNIE : Intelligence artificielle contre vieillissement musculaire

La sarcopénie, l'un des principaux processus liés à l'âge, implique la perte de muscle squelettique et la diminution de la fonction musculaire. L'atrophie musculaire liée à l'âge demeure un défi en santé publique et clinique important qui touche des centaines de millions d'adultes âgés. En effet, cette « perte » musculaire liée à l’âge est associée à des problèmes de santé graves tels que les chutes, les troubles de l’équilibre, l'incapacité physique, la perte d’autonomie et la mortalité prématurée. La compréhension des mécanismes moléculaires du vieillissement musculaire pourrait révéler de nouveaux traitements musculairement rajeunissants.

Prédire l'âge biologique d'un muscle et ce qui le fait vieillir : c’est à ce défi que s’attaquent les chercheurs d'Insilico Medicine qui développent un modèle basé sur l'apprentissage profond qui prédit l'âge biologique d'un muscle et peut être utilisé pour estimer l'importance des facteurs génétiques et épigénétiques responsables du processus de vieillissement. A la base du modèle de multiples biomarqueurs mais aussi des processus connus de biochimie sanguine, de transcriptomique, et des données d'imagerie pouvoir suivre l'efficacité des différentes interventions. Les chercheurs travaillent sur plusieurs types de tissus, dont le foie, la peau et les poumons.

En fin de compte, le modèle permet d’identifier non seulement l’âge du tissu mais ses « horloges de vieillissement spécifiques », qui sont en fait des cibles moléculaires en puissance.