PÉKIN, 30 décembre 2025 (WAM) — Une équipe de chercheurs chinois a récemment mis au point un modèle innovant permettant de prédire le vieillissement de 13 organes humains, dont le cerveau, offrant ainsi une évaluation précise du niveau de sénescence de chaque organe, a rapporté lundi le China Science Daily.
Jusqu’à présent, les recherches sur le vieillissement se concentraient principalement sur les caractéristiques générales du vieillissement global ou sur l’étude isolée de certains organes, rendant difficile l’identification des schémas génétiques distincts et des voies moléculaires propres à chaque organe. Cette limitation entravait la compréhension approfondie des mécanismes du vieillissement et freinaient l’élaboration de stratégies anti-âge ciblées.
Sous la direction du professeur Yang Tielin de l’Université Jiaotong de Xi’an, l’équipe de recherche a mené une analyse d’association pangénomique qui a permis d’identifier 119 loci génétiques liés au vieillissement des organes. Parmi ceux-ci, seuls 27 étaient associés au vieillissement de plusieurs organes, confirmant ainsi que la régulation génétique du vieillissement varie considérablement d’un organe à l’autre.
L’étude a également permis d’identifier 554 gènes à risque de vieillissement organique, dont les fonctions sont fortement cohérentes avec les caractéristiques physiologiques des organes concernés, révélant ainsi les mécanismes moléculaires fondamentaux du processus de vieillissement propre à chaque organe.
Le modèle développé par les chercheurs s’est révélé robuste et précis dans l’évaluation de l’état de vieillissement des organes au sein de diverses populations, jetant les bases de futures recherches mécanistiques et d’applications cliniques.
Ce modèle offre également des perspectives pour le dépistage précoce des groupes à risque élevé, en clarifiant les relations de causalité entre le vieillissement des organes et les maladies chroniques. Il met en lumière, par ailleurs, l’impact du tabagisme sur le vieillissement de certains organes, fournissant ainsi des données précieuses pour la prévention des maladies liées à l’âge.