Une équipe de chercheurs de l’Université de Copenhague, de l’Université Technique du Danemark et de l’Imperial College de Londres a démontré que l’apprentissage contrastif profond peut déterminer l’âge d’un individu à partir de seules images de biopsies cutanées, et que les caractéristiques visuelles apprises par le modèle constituent un nouveau biomarqueur du vieillissement qui prédit la mortalité et le risque de maladies chroniques.
L’étude, publiée sur arXiv et actuellement en cours d’examen à npj Digital Medicine, a utilisé des lames histopathologiques de biopsies cutanées, des échantillons de tissus prélevés de routine en pratique clinique. En appliquant l’apprentissage contrastif profond, une technique qui apprend à distinguer les exemples similaires des exemples dissemblables sans étiquettes explicites, le modèle a identifié des caractéristiques visuelles dans le tissu qui sont corrélées à l’âge chronologique.
Plus significativement, les chercheurs ont relié ces caractéristiques visuelles aux registres de santé danois complets couvrant les résultats de mortalité et la prévalence des maladies chroniques. Le biomarqueur résultant prédisait non seulement l’âge d’une personne, mais aussi la vitesse à laquelle elle vieillissait, distinguant les individus au vieillissement biologique plus rapide de ceux vieillissant plus lentement.
Alors que l’espérance de vie mondiale augmente, le fardeau des maladies chroniques associées au vieillissement continue de croître, mais les individus présentent une variabilité considérable dans la vitesse à laquelle ils vieillissent. Identifier des biomarqueurs qui capturent cette variabilité est crucial pour comprendre la biologie du vieillissement, permettre une détection plus précoce des maladies et améliorer les stratégies de prévention.
« Ce que cela signifie, c’est que les données de santé recueillies de routine peuvent apporter une valeur ajoutée lorsqu’elles sont utilisées avec l’apprentissage profond », notent les auteurs, « en créant un nouveau biomarqueur du vieillissement qui peut être activement utilisé pour déterminer la mortalité au fil du temps. »
L’approche est remarquable car elle utilise des données déjà collectées dans la pratique clinique standard, les biopsies cutanées sont couramment effectuées pour examiner des lésions suspectes, des éruptions cutanées et d’autres problèmes dermatologiques. Si elle est validée dans des populations plus larges, la technique pourrait offrir une méthode peu coûteuse pour évaluer l’âge biologique sans nécessiter de tests dédiés ou d’équipement spécialisé.
L’utilisation des registres de santé danois, qui suivent les résultats de santé de près de l’ensemble de la population sur des décennies, a donné à l’équipe de recherche des données longitudinales exceptionnellement riches pour valider leur biomarqueur par rapport aux statistiques de mortalité réelles.
Sources : Contrastive Deep Learning Reveals Age Biomarkers in Histopathological Skin Biopsies (arXiv, révisé le 1er juillet 2026 ; en cours d’examen à npj Digital Medicine)
Traduit par Lydie