Pour la première fois - Les scientifiques ont déterminé l'âge moléculaire de l'œil.

Une étude menée par un groupe de chercheurs a révélé le développement d'une « horloge protéomique » utilisant l'intelligence artificielle (IA) capable de prédire l'âge et de montrer un vieillissement accéléré dans des maladies spécifiques. Ils y sont parvenus en cartographiant près de 6 000 protéines présentes dans divers types de cellules de l’œil. À l’aide de données recueillies à partir de minuscules gouttes de liquide oculaire systématiquement prélevées lors d’une intervention chirurgicale, les chercheurs ont créé une horloge protéomique qui pourrait potentiellement prédire l’âge d’un individu en fonction de l’expression de ses protéines.

Cette horloge protéomique a révélé que certaines maladies, telles que la rétinopathie diabétique et l’uvéite, déclenchent un vieillissement accéléré de types de cellules spécifiques. Étonnamment, l'équipe a également découvert des protéines liées à la maladie de Parkinson dans le liquide oculaire, ouvrant potentiellement la voie à un diagnostic plus précoce de la maladie.

Vinit Mahajan, auteur principal de l'étude, chirurgien et professeur d'ophtalmologie à l'Université de Stanford, affirme que la particularité de l'œil est sa transparence qui permet l'observation de maladies en développement. Cependant, la nature non régénératrice de l’œil, comme du cerveau, rend difficile la réalisation de biopsies tissulaires chez des patients vivants car cela pourrait causer des dommages irréparables. Par conséquent, une autre méthode de biopsie liquide est utilisée : extraire des échantillons de liquide à proximité des cellules ou des tissus concernés.

En utilisant une méthode pour cartographier la production de protéines dans différentes cellules oculaires, l’équipe de Mahajan a distingué 5 953 protéines à partir de 120 biopsies liquides obtenues au cours d’une chirurgie oculaire, soit près de dix fois le nombre caractérisé dans des études antérieures. Ils ont ensuite utilisé un outil logiciel, TEMPO, pour retracer chaque protéine jusqu'à ses types de cellules spécifiques.

La recherche sur l’association entre la maladie et le vieillissement moléculaire a conduit à la création d’un modèle d’apprentissage automatique d’IA capable d’anticiper l’âge moléculaire de l’œil sur la base de 26 protéines. Ce modèle prédisait avec précision l’âge des yeux sains, mais révélait que les maladies étaient liées à un vieillissement moléculaire dramatique.

Le diagnostic de la maladie de Parkinson est difficile car les protéines associées sont généralement identifiées post mortem et les méthodes de diagnostic actuelles ne peuvent pas les détecter. Ces protéines ont été détectées dans le liquide oculaire, permettant potentiellement un diagnostic plus précoce de la maladie de Parkinson et un suivi thérapeutique continu.

Les chercheurs suggèrent que le vieillissement pourrait être spécifique à un organe ou à une cellule, améliorant potentiellement la médecine de précision et la conception des essais cliniques. Julian Wolf, premier auteur et ophtalmologiste de l'Université de Stanford, suggère que les médicaments anti-âge ciblés pourraient être l'avenir de la médecine préventive et de précision. Mahajan renforce la valeur de la caractérisation moléculaire chez les patients pour améliorer les essais cliniques, la sélection des médicaments et les résultats.

L’équipe de recherche prévoit d’élargir l’étude pour inclure un plus grand nombre de patients et un plus large éventail de maladies oculaires. Ils pensent également que leur méthode pourrait être appliquée à d’autres tissus difficiles à échantillonner, en utilisant potentiellement des biopsies liquides du liquide céphalo-rachidien pour étudier le cerveau, du liquide synovial pour les articulations et de l’urine pour les reins.

Cette recherche a été soutenue par les National Institutes of Health, l'Université de Stanford, Research to Prevent Blindness, la VitreoRetinal Surgery Foundation, la Lundbeck Foundation et la BrightFocus Foundation.