L’intelligence artificielle progresse de manière exponentielle, ce qui peut conduire à des résultats étonnants
Il y a encore quelques années, le projet de ralentir et d’inverser le vieillissement n’était pas considéré comme une « vraie science », mais plutôt comme une partie inévitable et permanente de l’existence humaine. Il ne s’agissait pas d’une maladie, mais d’une vulnérabilité aux maladies qui augmente avec le temps et qui est irréversible. Les personnes qui affirmaient le contraire étaient considérées par la communauté médicale comme des marginaux divertissants dans le meilleur des cas, ou comme des charlatans peu recommandables dans le pire des cas.
La méfiance n’a pas encore complètement disparu, mais on investit de plus en plus dans la lutte contre le vieillissement lui-même et pas seulement dans les maladies qui surviennent avec l’âge, comme le cancer, les crises cardiaques et la maladie d’Alzheimer. C’est ainsi qu’après des années d’efforts, le financement et l’autorisation de l’étude TAMETAME (Targeting Aging with Metformin) ont été obtenus (la metformine est un médicament autorisé depuis 60 ans pour le traitement du diabète).
Ce projet consiste en une série d’essais cliniques nationaux d’une durée de six ans menés dans 14 instituts de recherche de premier plan aux États-Unis, auxquels participent plus de 3 000 personnes âgées de 65 à 79 ans. Dirigées par le Dr Nir Barzilai, ces études visent à déterminer si la prise de metformine retarde le développement ou la progression des maladies chroniques liées à l’âge, telles que les maladies cardiaques, le cancer et la démence. Les effets sur le vieillissement ne devraient pas être spectaculaires, mais le médicament est réputé sûr et le projet vise, au moins en partie, à convaincre la communauté médicale et scientifique dans son ensemble de prendre le vieillissement plus au sérieux.
IA et horloges du vieillissement
L’une des raisons du changement d’attitude à l’égard du vieillissement est l’application des techniques modernes d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé, en particulier les réseaux neuronaux profonds et ce qu’on appelle l’apprentissage par renforcement. Les réseaux neuronaux sont des algorithmes qui traitent les données par couches, chaque couche recevant les données de la couche précédente comme entrée et transmettant une sortie à la couche suivante. Les sorties ne sont pas nécessairement binaires (uniquement activées ou désactivées), mais peuvent être évaluées. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement adaptent leur approche en fonction des retours d’information provenant de leur environnement.
L’une des contributions de l’IA à la science anti-âge est le développement de ce que l’on appelle des horloges du vieillissement (aging clocks). Ces « horloges » aident à étudier les causes du vieillissement et les moyens de le combattre. En 2013, le professeur Steve Horvath de l’Université de Californie à Los Angeles a convaincu un monde sceptique que des biomarqueurs situés à 353 endroits du brin d’ADN pouvaient « prédire » (estimer) avec précision l’âge d’une personne. Les liens de causalité entre les indicateurs et l’âge d’une personne ne sont pas encore clairs, mais Alex Zhavoronkov, chercheur de premier plan dans le domaine de l’IA appliquée à la santé, estime qu’une IA entraînée à prédire l’âge à partir de certains types de données biologiques apprend la biologie. L’espoir est qu’avec le temps, cette IA nous aidera à mieux comprendre le fonctionnement du vieillissement.
Qu’est-ce que le vieillissement ?
Il n’existe pas de consensus définitif sur la nature du vieillissement, mais on peut le décrire comme l’effet cumulatif de notre métabolisme sur notre corps. Le métabolisme est le processus par lequel les aliments sont transformés en énergie et en substances dont nous avons besoin, telles que les protéines et autres molécules. C’est également le processus par lequel différents types de déchets sont éliminés.
Les dommages causés à notre corps par le métabolisme doivent être traités à une échelle beaucoup plus petite, à savoir au niveau cellulaire. De manière générale, les scientifiques spécialisés dans le domaine du vieillissement ont établi neuf caractéristiques liées au processus de vieillissement, dont la plupart sont liées entre elles. Certaines cellules deviennent rigides, d’autres s’atrophient ; certaines se multiplient alors qu’elles ne le devraient pas, et d’autres cessent de se multiplier alors qu’elles le devraient. Certaines souffrent de mutations dans les minuscules batteries situées dans leur noyau (les mitochondries) ; d’autres sont encombrées de déchets, tant à l’intérieur qu’entre elles. De Grey soutient que nous connaissons depuis longtemps les principes fondamentaux permettant de réparer tous ces types de dommages, mais que le diable se cache dans les détails, et que ces détails sont extrêmement complexes. L’IA peut aider à déchiffrer cette complexité.
Le pionnier le plus connu dans le domaine de l’anti-vieillissement est le scientifique britannique Aubrey de Grey fondateur de la SENS Research Foundation. De Grey a commencé sa carrière dans le domaine de l’intelligence artificielle avant de décider que la lutte contre le vieillissement était encore plus importante que l’utilisation de l’IA. Il défend depuis longtemps l’idée que la médecine sera bientôt en mesure de nous offrir à tous une année de vie supplémentaire pour chaque année vécue, de sorte que la plupart d’entre nous cesseraient en fait de vieillir. Il appelle cela la « vitesse d’échappement de la longévité » (Longevity Escape Velocity) et, compte tenu du changement de mentalité qui s’annonce, il estime qu’il y a 50 % de chances d’atteindre cet objectif d’ici 2035.
Espérance de vie et durée de vie en bonne santén
D’autres estiment que l’objectif principal ne doit pas être l’allongement de la durée de vie, mais l’allongement de la durée de vie en bonne santén, c’est-à-dire la période pendant laquelle nous vivons sans maladie. Ils soulignent que la baisse du taux de mortalité, en particulier au cours des cinquante dernières années, a considérablement alourdi la charge financière des pays industrialisés, car la durée de vie s’est allongée sans que la durée de vie en bonne santé n’augmente en conséquence.
En réalité, ces objectifs se complètent et ne s’excluent pas mutuellement. Prolonger la durée de vie en bonne santé sans prolonger la durée de vie signifie que la cause réelle des maladies liées au vieillissement, à savoir le vieillissement lui-même, n’est pas traitée.
Agents IA
Les chercheurs utilisent de plus en plus l’intelligence artificielle pour identifier et développer de nouveaux médicaments. Et dans un avenir lointain, il existera des agents IA personnalisés qui étudieront les particularités de notre corps : notre patrimoine génétique, notre microbiome, etc. Ils nous conseilleront et nous inciteront à modifier notre comportement, notamment en matière d’alimentation, d’activité physique et de sommeil. Ils développeront des jumeaux numériques, des modèles virtuels de chacun d’entre nous en tant qu’organismes individuels et uniques.
L’horizon proche et lointain
Comme dans toutes les discussions sur l’impact de l’intelligence artificielle, il est important de rester réaliste quant aux délais. Nous n’en sommes qu’au début de notre aventure dans le domaine de l’IA et nous sommes encore loin de comprendre et de maîtriser complètement les mécanismes du vieillissement. Mais l’IA progresse de manière exponentielle, et ce type d’amélioration peut donner des résultats étonnants en l’espace d’une ou deux décennies.
En attendant, les conseils de santé qui nous sont donnés restent essentiellement ceux que nos grands-mères nous ont transmis. Tina Woods a interrogé 30 pionniers de la science et de la technologie pour son livre « Live Longer With AI » (Vivre plus longtemps grâce à l’IA) et elle écrit que leurs conseils sont cohérents et simples : manger sainement et de manière équilibrée, mais sans excès. Faire régulièrement de l’exercice et dormir suffisamment. Veiller à ce que sa vie soit guidée par un objectif et enrichie par des amitiés solides. Ceux qui suivent ces conseils et sont suffisamment jeunes peuvent en effet atteindre un âge très avancé.
Références
- TAME – Targeting Aging with Metformin – American Federation for Aging Research. (o. D.). American Federation for Aging Research. https://www.afar.org/tame-trial
- Moonburn Creative. (2023, 4. Mai). Home – SENS Research Foundation. SENS Research Foundation. https://www.sens.org/