Âge biologique : un indicateur de santé au-delà des années
Examiner la relation entre l'âge biologique et les facteurs de santé et sociaux.
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Table des matières
L'Âge biologique est une manière de mesurer à quel point nos corps fonctionnent par rapport à notre âge réel. Contrairement à l'Âge chronologique, qui est juste le nombre d'années depuis notre naissance, l'âge biologique peut indiquer à quel point nos cellules sont en bonne santé et comment elles vieillissent avec le temps. Les facteurs qui influencent l'âge biologique incluent notre génétique, le fonctionnement de nos cellules et des éléments autour de nous, comme notre environnement, notre alimentation et nos choix de mode de vie.
Bien qu'on utilise souvent l'âge chronologique pour estimer les risques de santé, l'âge biologique peut donner une image plus claire. Même s'il n'y a pas de méthode unique et acceptée pour définir ou mesurer l'âge biologique, plusieurs tests en labo et études ont créé des méthodes pour aider à l'estimer.
Sources de données sur l'âge biologique
Beaucoup de marqueurs de l'âge biologique se trouvent dans les dossiers médicaux. Par exemple, les données sur l'activité physique peuvent provenir de trackers de fitness, et l'Imagerie médicale, comme les rayons X et les IRM, peut révéler des changements liés à l'âge dans nos corps. Par exemple, les scans peuvent montrer des variations de la densité osseuse, des changements dans la composition corporelle, et même des modifications dans le cœur et les poumons en vieillissant.
Les récentes avancées technologiques ont permis d'estimer l'âge biologique grâce à des modèles d'apprentissage profond qui traitent des images médicales. Des études montrent que l'âge de notre cerveau, indiqué par certaines techniques d'imagerie, peut suggérer des risques de déclin cognitif et de problèmes de santé graves.
Le lien entre l'âge biologique et les Risques pour la santé
Des recherches ont trouvé un lien entre l'âge biologique, les risques pour la santé, et l'écart entre l'âge biologique et l'âge chronologique. Si l'âge biologique d'une personne est beaucoup plus élevé que son âge chronologique, cela pourrait indiquer un risque de problèmes de santé plus important. Bien qu'une partie de cette différence soit due à des facteurs internes, les déterminants sociaux, qui sont les conditions dans les environnements où les gens vivent, peuvent aussi influencer l'âge biologique.
Par exemple, des facteurs comme le niveau de revenu, l'éducation et l'accès à une alimentation nutritive peuvent affecter la façon dont nos corps vieillissent. Même si les dossiers de santé électroniques peuvent donner des aperçus sur ces facteurs sociaux, ils n'offrent pas toujours des mesures précises de leur impact sur la santé.
Objectif de l'étude
Cette étude visait à comprendre comment l'âge biologique, estimé par l'imagerie médicale, est lié aux facteurs sociaux affectant la santé. On a émis l'hypothèse que les individus ayant un âge biologique plus élevé que leur âge chronologique indiquaient souvent de mauvaises conditions de vie, y compris une alimentation malsaine, du stress et un manque d'activité physique.
Indice de Déprivation Sociale
Pour quantifier les facteurs sociaux, un Indice de Déprivation Sociale (IDS) a été utilisé. C'est une mesure qui se compose de diverses caractéristiques de la communauté, comme le pourcentage de personnes vivant dans la pauvreté, les niveaux d'éducation et les situations de ménage, qui peuvent refléter la santé d'une communauté.
Dans cette étude, des scores IDS ont été collectés à différents niveaux géographiques, y compris les comtés et les quartiers. Un score IDS plus élevé indique un plus grand désavantage social. En utilisant l'IDS, les chercheurs ont cherché à analyser comment l'âge biologique et l'âge chronologique étaient liés aux environnements sociaux dans lesquels les individus vivaient.
Sélection de la cohorte pour l'étude
Pour cette recherche, des scans CT de la tête ont été choisis parmi un grand groupe de patients, s'assurant que seuls ceux sans problèmes de santé graves étaient inclus. Au total, 3 875 examens CT de la tête sans contraste ont été analysés chez 2 433 patients qui ont visité un centre médical entre 2015 et 2022. Les âges chronologiques des patients ont été calculés à partir de leurs dates de naissance et des dates de leurs scans CT.
Analyse des données d'imagerie pour prédire l'âge
L'étude a utilisé des scans CT spécifiques sans constatations significatives et a extrait des images détaillées pour analyse. En utilisant un type d'intelligence artificielle appelé DenseNet-121, l'étude visait à prédire l'âge biologique à partir de ces images. Le modèle a été entraîné pour réduire les erreurs lors de la comparaison de l'âge biologique estimé avec l'âge chronologique réel.
Pour évaluer l'efficacité du modèle, les chercheurs ont comparé les âges biologiques prédits avec les âges réels. Ils ont également examiné les lieux de résidence des patients pour recueillir des données sur la déprivation sociale. Cette analyse visait à déterminer s'il existait un lien entre l'âge biologique prédit et les facteurs sociaux mesurés par l'IDS.
Résultats de l'étude
Les tests initiaux ont indiqué qu'il y avait une corrélation directe entre les différences d'âge biologique prédit et le score de déprivation sociale. En des termes simples, les patients dont l'âge biologique était plus élevé que leur âge chronologique venaient souvent de zones avec de plus grands désavantages sociaux.
Cependant, après avoir intégré l'IDS dans le modèle, la corrélation a disparu. Cela signifiait que les prédictions du modèle n'étaient plus biaisées par les facteurs sociaux puisque ceux-ci étaient inclus pendant le processus de prédiction. Malgré cet ajustement, la précision globale des prédictions d'âge n'a montré qu'une légère amélioration.
Limites de l'étude
Une des limites de cette recherche est que toutes les données provenaient de patients dans un centre médical, où beaucoup de gens étaient dans une tranche d'âge spécifique. Cette concentration a rendu plus difficile l'estimation des âges biologiques pour ceux en dehors de cette tranche. Par conséquent, le modèle est principalement efficace pour estimer l'âge biologique des patients entre certains âges et peut ne pas fournir des prédictions précises pour les individus plus jeunes ou plus âgés.
Le rôle des facteurs extrinsèques
L'âge biologique reflète non seulement comment nos cellules vieillissent, mais souligne aussi l'importance de notre environnement. Les choix de mode de vie, comme ce que nous mangeons, notre activité physique et l'exposition à des substances nocives, jouent un rôle significatif dans la santé cellulaire. Ces influences externes, souvent appelées déterminants sociaux de la santé, doivent être comprises pour de meilleures stratégies de santé communautaire et des soins de santé personnalisés.
Conclusion
Évaluer l'âge biologique peut donner des aperçus précieux sur la santé d'un individu et les risques potentiels de maladies liées à l'âge. Cette étude visait à lier l'âge biologique avec les déterminants sociaux en utilisant des techniques d'imagerie modernes, faisant avancer notre compréhension de la façon dont les facteurs de mode de vie influencent notre santé au niveau cellulaire. En reconnaissant la relation entre l'âge biologique et les facteurs sociaux, les professionnels de la santé peuvent développer des interventions ciblées pour soutenir un vieillissement en meilleure santé et améliorer la qualité de vie globale des individus.
Titre: Correlation of Social Deprivation Index with Age Estimation from Computed Tomography Scans of Head
Résumé: BackgroundThe biological age of a person represents their cellular level health in terms of biomarkers like inflammation, oxidative stress, telomere length, epigenetic modifications, and DNA damage. Biological age may be affected by extrinsic factors like environmental toxins and poor diet indicating socioeconomic disadvantage. While biological age can provide a much more accurate risk estimate for age-related comorbidities and general decline in functioning than chronological age, it requires well-established laboratory tests for estimation. MethodologyAs an alternative to laboratory testing for biological age estimation, Incidental medical imaging data may demonstrate biomarkers related to aging like brian tissue atrophy. In this study, we designed a deep learning based image processing model for estimation of biological age from computed tomography scans of the head. We then analyzed the relation between gap in biological and chronological age and socioeconomic status or social determinants of health estimated by social deprivation index (SDI). ResultsOur CNN based image processing regression model for biological age estimation achieves mean absolute error of approximately 9 years between estimated biological and chronological age with -0.11 correlation coefficient with SDI. With the fusion of imaging and SDI in the process of age estimation, mean absolute error is reduced by 11%. ConclusionThe results of our experiments clearly establish a correlation between social determinants of health and the gap between biological and chronological ages.
Auteurs: Amara Tariq, J. W. Gicchoya, B. Patel, I. Banerjee
Dernière mise à jour: 2023-06-03 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.05.27.23290611
Source PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.05.27.23290611.full.pdf
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.
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