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Une intelligence artificielle révèle les biomarqueurs liés au vieillissement

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Une nouvelle méthode de machine learning développée par une entreprise de bio-informatique, Insilico Medicine, permet aux chercheurs de prédire l’âge de n’importe qui avec 80% de réussite à partir des données provenant d’analyses de sang. Pour arriver à ce résultat, ils ont conçu un ensemble modulaire de 21 réseaux neuronaux de profondeur et de structure variable. Plus fort encore, l’étude a permis d’identifier  les cinq marqueurs les plus importants pour prédire l’âge humain : l’albumine, le glucose, la phosphatase alcaline, de l’urée, et les érythrocytes. Pourquoi c’est important ? Parce l’absence de biomarqueurs mesurant l’efficacité des thérapies contre le vieillissement est un des obstacles majeur auquel est confronté la recherche aujourd’hui.

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Loïc Bardon
A propos Loïc Bardon

Co-fondateur de Paris Singularity, think&do tank virtuel d'empowerment citoyen Prospectiviste passionné par la 4e révolution "industrielle"/singularité impulsée par les technologies NBIC(Nano/Bio/Info/Cogno)

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