L'IA révèle que le tabagisme accélère le vieillissement biologique : hommes 1,5×, femmes 2× l'âge chronologique

Le tabagisme entraîne des maladies graves et nuit à presque tous les organes du corps. Selon les Centers for Disease Control and Prevention, plus de 16 millions de personnes aux États-Unis vivent avec une maladie causée par le tabagisme. Dans le monde, il cause plus de 6 millions de décès chaque année.

Modèles de prédiction d'âge basés sur l'apprentissage profond

Le tabagisme exerce une pression extrême sur les systèmes de santé causant morbidité, mortalité et vieillissement prématuré possible. Le fait que fumer vous vieillit ressemble à du bon sens mais jusqu'à présent, il n'a jamais été éclairé et quantifié en utilisant l'intelligence artificielle.

Dans cette étude, les chercheurs ont employé des modèles de prédiction d'âge basés sur des méthodes d'apprentissage profond supervisées et ont découvert que les personnes qui fument présentent des taux de vieillissement plus élevés que celles qui ne fument pas, indépendamment de leurs niveaux de glucose à jeun et de leurs ratios de cholestérol.

Référence : Nature | doi:10.1038/s41598-018-35704-w | Université de Lethbridge

Ces modèles ont ensuite été utilisés pour déterminer l'accélération du vieillissement biologique causée par l'usage du tabac. Les ensembles de données massifs ressemblent à un tas de chiffres, qui ne pouvaient pas être traités efficacement via des algorithmes conventionnels. C'est pourquoi les chercheurs ont utilisé l'intelligence artificielle pour détecter les motifs majeurs dans les analyses sanguines de base générales.

Entraînement

Les chercheurs ont examiné les données de 149 000 dossiers de biochimie sanguine anonymes, dont 49 000 individus étaient fumeurs. Ils ont entraîné un ensemble de réseaux de neurones profonds feed-forward supervisés sur ces dossiers, en utilisant des GPU NVIDIA TITAN Xp avec les frameworks d'apprentissage profond CUDA.

Conception de l'étude d'apprentissage profond | Avec l'aimable autorisation des chercheurs

Le réseau a observé 66 marqueurs de biochimie sanguine et de numération cellulaire, y compris la ferritine sérique, le glucose sérique à jeun, l'urée sanguine et l'hémoglobine.

Selon les résultats, les fumeurs masculins étaient prédits comme étant 1,5 fois plus âgés que leur âge chronologique par rapport aux non-fumeurs, tandis que les fumeuses étaient prédites comme étant deux fois plus âgées que leur âge chronologique que les non-fumeuses.

Les résultats indiquent que l'essai d'apprentissage profond des tests sanguins typiques pourrait compléter les techniques sujettes aux erreurs d'auto-déclaration du statut tabagique. En fait, cela pourrait être étendu pour évaluer d'autres facteurs sur le vieillissement et analyser les effets du tabac sur d'autres maladies comme le diabète.

De plus, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour déterminer les trajectoires de santé ou pour mesurer dans quelle mesure de nombreuses autres expositions, risques génétiques et facteurs alimentaires affectent le vieillissement et la santé.