L’IHU HealthAge s’appuie sur une plateforme de découverte omique partagée entre les équipes et les espèces (homme, souris, poisson) sur le site de Toulouse et en collaboration avec des centres internationaux de premier plan tels que le Buck Institute et l’US National Institute on Aging. L’objectif de cette recherche est de mettre au point, grâce à des modèles d’intelligence artificielle, de nouveaux biomarqueurs permettant de détecter et de manipuler les décompensations biologiques à un stade précoce, avant que ne se produisent les changements structurels qui déclenchent le déclin fonctionnel irréversible et la maladie.
Par ailleurs, l’IHU HealthAge a mis en place un solide réseau de scientifiques qui travaillent sur différents mécanismes clés du vieillissement biologique, tels que la fonction mitochondriale, la distribution des cellules adipeuses, la fonction des cellules immunitaires et les exerkines dont la protéine musculaire apeline. Le regroupement de ces scientifiques et leur mise en relation avec l’équipe scientifique clinique et de santé publique de l’IHU HealthAge offrent un potentiel énorme pour accélérer l’innovation et la traduction de ces mécanismes en applications cliniques pour une longévité en bonne santé.
Les deux programmes tirent parti des cohortes en miroir de longévité INSPIRE établies à Toulouse, comprenant 1125 individus âgés de 20 ans à plus de 100 ans, 1456 souris (Swiss, outbred) et 326 poissons African Killifish, qui évaluent les 6 fonctions essentielles mesurées selon les recommandations du programme ICOPE. Afin de rendre ces informations utilisables pour les soins cliniques, nous visons à utiliser les technologies d’intelligence artificielle pour construire des outils pratiques pour les cliniciens.
En outre, la plateforme de science ouverte de l’IHU permettra à l’avenir à d’autres chercheurs de charger leurs données omiques brutes dans un format interactif et d’obtenir les nouvelles horloges du vieillissement analysées par l’IHU HealthAge. L’IHU HealthAge pourra ainsi perfectionner ses horloges à l’aide des données mondiales connectées à son Open Science Hub.
