Étiquette : vieillissement biologique

Les horloges épigénétiques et leur relation limitée avec la santé métabolique après perte de poids

Dans une étude publiée dans Aging Cell, des chercheurs ont révélé que les horloges épigénétiques ne sont pas significativement liées à la plupart des mesures de santé métabolique après des interventions de perte de poids. Les horloges épigénétiques, qui mesurent l’âge biologique à travers les niveaux de méthylation de l’ADN, sont souvent considérées comme des standards d’or dans les biomarqueurs du vieillissement. Ces chercheurs ont examiné comment les modifications de l’expression génique mesurées par ces horloges influencent d’autres aspects du vieillissement, laissant certains détails encore flous. Ils ont constaté que le vieillissement accéléré, tel que mesuré par ces horloges, est associé aux maladies cardiométaboliques. Une étude antérieure, le MACRO, a utilisé des données de participants obèses pour évaluer l’effet des régimes alimentaires. Les participants ont été répartis en groupes suivant un régime pauvre en glucides ou pauvre en matières grasses. Les résultats montrent que, bien que le groupe pauvre en glucides ait perdu plus de poids, les horloges épigénétiques indiquaient un vieillissement épigénétique accru après 12 mois, contrairement à d’autres mesures qui ont montré des effets bénéfiques sur les problèmes métaboliques. Les chercheurs ont noté qu’aucun des bénéfices de la perte de poids n’était médié par des modifications épigénétiques mesurées par ces horloges. Cela suggère qu’il existe un décalage entre les avantages métaboliques observés et les mesures des horloges épigénétiques. Ils ont mis en garde contre l’utilisation de ces horloges comme endpoints de substitution dans les interventions liées au métabolisme, conseillant plutôt de s’appuyer sur des marqueurs physiologiques plus établis. En conclusion, bien que les horloges épigénétiques puissent fournir des informations sur le vieillissement, leur pertinence en tant qu’indicateurs de santé métabolique peut être limitée, et des études supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre leur rôle et leur utilité dans le contexte des interventions de perte de poids. Source : https://www.lifespan.io/news/epigenetic-clocks-do-not-perfectly-capture-metabolic-health/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=epigenetic-clocks-do-not-perfectly-capture-metabolic-health

Inégalités éducatives et vieillissement biologique aux États-Unis

L’éducation est souvent corrélée à une espérance de vie plus élevée, une relation établie dans de nombreuses études. Cependant, les causes sous-jacentes à ces corrélations, qui relient longévité, intelligence, éducation, richesse et statut socioéconomique, demeurent encore floues et font l’objet de recherches continues. Dans une étude récente, des chercheurs ont utilisé une ‘horloge de vieillissement’ basée sur des paramètres cliniques pour estimer l’âge biologique à partir de données d’études épidémiologiques antérieures. Leurs résultats montrent que la corrélation entre la réussite éducative et le ralentissement de l’âge biologique était plus forte il y a dix ans qu’elle ne l’était il y a trente ans. Cela soulève des questions quant aux raisons de ce changement, notamment l’hypothèse selon laquelle l’amélioration des interventions médicales et des connaissances sur la santé pourrait avoir eu un impact positif sur l’espérance de vie, un impact dont les personnes ayant un niveau d’éducation plus élevé sauraient mieux tirer parti.

Parallèlement, il est observé que l’inégalité éducative en matière de santé a augmenté aux États-Unis. Cette inégalité ne se limite pas à des conditions spécifiques, mais touche un large éventail de résultats, tels que la morbidité, la santé auto-évaluée et la mortalité. Une étude a analysé les données d’adultes âgés de 50 à 79 ans issues de l’Enquête nationale sur la santé et la nutrition pour évaluer les changements dans le vieillissement biologique au sein des différents groupes d’éducation sur une période de 25 ans. Bien que le vieillissement biologique ait ralenti pour chaque groupe éducatif, l’inégalité éducative a augmenté, les améliorations étant plus marquées chez ceux ayant le niveau d’éducation le plus élevé. Les différences d’âge biologique entre les adultes ayant 0-11 ans de scolarité et ceux ayant 16 ans et plus sont passées d’un an entre 1988 et 1994 à presque deux ans entre 2015 et 2018. Cette croissance de l’inégalité dans le vieillissement biologique n’a pas été atténuée par des changements dans le tabagisme, l’obésité ou l’utilisation de médicaments. Les résultats suggèrent une différence croissante dans la dysrégulation physiologique en fonction de l’éducation parmi les personnes âgées aux États-Unis, ce qui pourrait engendrer une inégalité croissante en matière de morbidité, de handicap et de mortalité dans un avenir proche. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/09/changes-over-time-in-the-correlation-between-education-and-biological-age/

Efficacité des Horloges Épigénétiques GrimAge et GrimAge2 dans la Prédiction de la Mortalité

Les chercheurs ont démontré que les horloges épigénétiques GrimAge et GrimAge2 surpassent d’autres horloges tout en ayant des performances comparables lorsqu’il s’agit de prédire la mortalité dans une population d’étude novatrice. Dans cette étude, une association a été établie entre l’âge épigénétique d’un patient par rapport à son âge chronologique et le risque de mortalité future. Plus l’âge épigénétique est élevé par rapport à l’âge chronologique, plus le risque de mortalité est élevé. Cependant, les résultats des horloges épigénétiques ne sont pas actionnables. Les chercheurs n’ont pas encore compris comment les marqueurs épigénétiques intégrés dans l’algorithme de l’horloge sont corrélés avec les mécanismes de dysfonctionnement et de maladies liées à l’âge. Par conséquent, ils ne peuvent pas expliquer pourquoi un résultat est bon ou mauvais, ni informer sur les actions à prendre en réponse. Actuellement, peu importe l’apparence des résultats des horloges épigénétiques – il est conseillé d’améliorer sa santé de la même manière, indépendamment des résultats. Les horloges épigénétiques ont été largement appliquées pour évaluer le vieillissement biologique, avec l’accélération de l’âge (AA) servant de mesure clé liée à des résultats de santé défavorables, y compris la mortalité. Cependant, la valeur prédictive comparative des AA dérivés de différentes horloges épigénétiques pour le risque de mortalité n’a pas été systématiquement évaluée. Dans cette étude rétrospective basée sur 1 942 participants de NHANES (âge médian de 65 ans ; 944 femmes), nous avons examiné les associations entre les AA provenant de plusieurs horloges épigénétiques et les risques de mortalité toutes causes confondues, spécifiques au cancer et cardiaque. Des modèles de spline cubique restreinte ont été utilisés pour évaluer la forme de ces associations, et la régression de Cox a été employée pour quantifier les estimations de risque. Les performances des modèles ont été comparées à l’aide du critère d’information d’Akaike (AIC) et de l’indice de concordance (C-index). Nos résultats ont révélé que seuls les AA de GrimAge et GrimAge2 ont montré des associations linéaires et positives avec les trois résultats de mortalité. Les deux étaient significativement associés à des risques accrus de décès, et ces associations étaient cohérentes dans la plupart des sous-groupes. Les AA de GrimAge et GrimAge2 ont montré des performances très similaires pour prédire la mortalité toutes causes confondues, cancer et cardiaque, avec seulement de petites différences dans les valeurs AIC et les scores C-index. Ces résultats suggèrent que GrimAge et GrimAge2 sont des biomarqueurs épigénétiques efficaces pour la prédiction du risque de mortalité et pourraient être des outils précieux pour les recherches futures liées au vieillissement. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/07/grimage-and-grimage2-clocks-perform-similarly-in-predicting-mortality/

Le UK Biobank franchit le cap des 100 000 scans : nouvelles perspectives sur le vieillissement et la détection précoce des maladies

Le UK Biobank a récemment atteint un jalon important avec la réalisation d’une étude d’imagerie multi-organes impliquant 100 000 participants. Ce projet, qui a débuté il y a plus de dix ans, a permis la collecte de plus d’un milliard d’images médicales, intégrant des données génomiques, des biomarqueurs sanguins, des informations sur le mode de vie et des dossiers cliniques. L’ambition du UK Biobank est de redéfinir la détection et la compréhension des maladies, ainsi que la possibilité de les prévenir. Les images détaillées du corps entier fournissent des informations sur l’âge biologique des organes et des scores de risque personnalisés, ouvrant la voie à des interventions préventives dans le domaine de la santé. Ces données ont déjà été utilisées dans plus de 1 300 publications scientifiques et ont conduit à des améliorations concrètes dans le diagnostic et le traitement des maladies, comme l’utilisation de l’imagerie cérébrale pour affiner le diagnostic de la démence. L’intégration des données d’imagerie avec les informations génétiques et de mode de vie permet une meilleure compréhension des mécanismes corporels et la détection des pathologies avant l’apparition des symptômes. De plus, des outils d’IA ont été développés pour prédire les pathologies à partir des données d’imagerie. Les résultats de ce projet indiquent que le vieillissement biologique peut être mesuré et surveillé, révélant des changements subtils dans la structure des organes liés à des facteurs de risque tels que la consommation d’alcool et l’inactivité physique. Le UK Biobank a également mis en place un modèle d’accès ouvert, facilitant la participation d’institutions à travers le monde. Avec un second phase en cours, le projet continue d’explorer les changements structurels et métaboliques au fil du temps, contribuant à un changement de paradigme dans la recherche sur la longévité, en passant d’une médecine réactive à une stratégie de santé publique proactive. Source : https://longevity.technology/news/largest-ever-human-imaging-study-completed/

Développement d’une horloge biologique personnalisée pour mesurer le vieillissement corporel

La mesure du vieillissement biologique avec précision reste l’un des principaux défis de la gérontologie. Malgré les avancées dans la compréhension des caractéristiques moléculaires du vieillissement, la traduction de ces connaissances en outils cliniques pratiques reste complexe. L’âge chronologique ne permet pas de capturer la diversité des trajectoires de vieillissement des individus. Un nouvel outil, le Health OctoTool, développé par des chercheurs de plusieurs institutions, propose un cadre innovant pour modéliser le vieillissement comme un processus composite, prenant en compte les déclins spécifiques à chaque système corporel. En utilisant des données de grandes études longitudinales, les chercheurs ont examiné le fardeau des maladies dans 13 systèmes corporels, permettant de créer des mesures telles que le Body Organ Disease Number (BODN) et des horloges biologiques spécifiques aux systèmes. L’outil offre une approche personnalisée pour évaluer comment chaque système organique vieillit à des rythmes différents, ouvrant ainsi la voie à des interventions ciblées. En intégrant des données cliniques réelles, le Health OctoTool dépasse les limitations des indices traditionnels de santé, comme les scores de fragilité. Les résultats suggèrent que la charge de maladies multisystémiques est plus prédictive du déclin futur que l’âge chronologique. En outre, le modèle proposé pourrait aider à aligner les stratégies thérapeutiques avec les trajectoires de vieillissement individuelles, apportant ainsi une réponse à la nécessité de biomarqueurs scalables et actionnables. L’outil pourrait transformer la pratique clinique en permettant une évaluation plus précise de la santé systémique au fil du temps, en lien avec les habitudes de vie et les traitements médicaux. En somme, le Health OctoTool pourrait marquer un tournant dans la manière dont nous comprenons et gérons le vieillissement, en plaçant la question ‘Comment vieillissez-vous ?’ au centre de la gérontologie de précision. Source : https://longevity.technology/news/new-aging-tool-maps-organ-by-organ-decline-with-clinical-precision/

L’impact de l’activité physique sur la mortalité : Une étude sur des jumeaux finlandais

Une étude a été menée pour explorer les liens entre l’activité physique de loisir à long terme et la mortalité, ainsi que l’impact de l’activité physique sur le risque accru de mortalité dû à des prédispositions génétiques aux maladies. Les chercheurs ont analysé des données provenant de 22 750 jumeaux finlandais nés avant 1958, dont l’activité physique a été évaluée en 1975, 1981 et 1990. Le suivi de la mortalité a continué jusqu’à la fin de l’année 2020. Quatre sous-groupes distincts ont été identifiés en fonction de l’activité physique : sédentaires, modérément actifs, actifs et très actifs. À l’issue d’un suivi de 30 ans, il a été observé que la différence de mortalité la plus significative se situait entre les groupes sédentaires et modérément actifs, avec un risque de mortalité réduit de 7 % pour ce dernier. En revanche, un niveau d’activité physique plus élevé n’a pas apporté de bénéfice supplémentaire en termes de mortalité. En ce qui concerne les analyses à court et à long terme, une association claire a été établie à court terme, montrant que plus le niveau d’activité physique était élevé, plus le risque de mortalité était faible. Cependant, à long terme, ceux qui étaient très actifs ne différaient pas en termes de mortalité de ceux qui étaient sédentaires. Les chercheurs ont également examiné si le respect des directives de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) sur l’activité physique avait un effet sur la mortalité et le risque de maladies génétiques. Ces directives recommandent 150 à 300 minutes d’activité modérée ou 75 à 150 minutes d’activité vigoureuse par semaine. L’étude a révélé que le respect de ces recommandations n’entraînait pas de réduction du risque de mortalité ou de modification du risque de maladies génétiques. Même parmi les jumeaux ayant respecté ces niveaux recommandés d’activité physique sur une période de 15 ans, aucune différence statistiquement significative dans les taux de mortalité n’a été observée par rapport à leur jumeau moins actif. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/03/the-finnish-twin-cohorts-odd-results-for-the-effects-of-exercise-on-mortality/

Exploration des biomarqueurs de longévité : Perspectives de la métabolomique et de la protéomique

Le texte aborde la recherche sur les biomarqueurs associés à la longévité humaine, en mettant l’accent sur les échantillons de sang et les méthodes non invasives. Il souligne l’importance de développer des outils efficaces pour mesurer le vieillissement biologique afin d’accélérer les thérapies de lutte contre le vieillissement. Les études sur les centenaires et les bases de données ‘omics’ fournissent des informations précieuses. Les biomarqueurs liés à la longévité, découverts grâce à la métabolomique et à la protéomique, sont classés selon différentes catégories. Les mécanismes d’action de certains métabolites, notamment des acides gras, sont expliqués, bien que beaucoup de leurs effets restent inconnus. Les protéines clés comme l’APOE, FOXO et SIRT jouent un rôle essentiel dans la survie cellulaire en régulant divers processus métaboliques et inflammatoires. Le texte souligne également l’importance des modifications post-traductionnelles des protéines dans la longévité. Les méthodes analytiques appropriées sont cruciales, et il est noté que la métabolomique ciblée pourrait mieux refléter l’état physiologique des personnes âgées. Les échantillons sanguins et fécaux sont couramment utilisés pour la découverte de biomarqueurs, bien que l’accès aux échantillons de tissus soit plus complexe. L’article conclut en exprimant l’espoir que de meilleures technologies permettront d’explorer les spécificités tissulaires des centenaires dans le futur. Source : https://www.fightaging.org/archives/2025/01/a-discussion-of-circulating-metabolite-and-protein-markers-of-human-longevity/