DunedinPACNI : mesurer le rythme du vieillissement cérébral avec une seule IRM

Une IRM cérébrale peut-elle révéler à quel rythme notre cerveau et notre corps vieillissent ? Marta Arbizu Gómez, doctorante, présente comment le biomarqueur DunedinPACNI estime le rythme du vieillissement à partir d’une seule IRM afin de prédire le déclin cognitif.

Pourquoi mesurer le rythme du vieillissement ?

Le vieillissement ne se déroule pas de la même manière chez tout le monde. Deux personnes du même âge chronologique peuvent suivre des trajectoires très différentes : l’une peut conserver une bonne santé physique et cognitive pendant des décennies, tandis que l’autre peut présenter précocement des signes de fragilité, de déclin cognitif ou un risque accru de maladie.

C’est pourquoi, ces dernières années, l’intérêt pour le développement de biomarqueurs capables d’estimer l’âge biologique s’est accru, ou, de façon encore plus précise, le rythme auquel une personne vieillit. Ces biomarqueurs pourraient contribuer à repérer précocement les personnes présentant un risque accru de déclin, à évaluer les interventions préventives et à mieux comprendre les liens entre le vieillissement et des maladies telles que la démence, l’AVC ou les maladies cardiovasculaires.

Jusqu’à présent, bon nombre de ces outils reposaient sur des données moléculaires, comme les horloges épigénétiques. Cependant, toutes les études ne disposent pas d’échantillons d’ADN ou d’analyses de méthylation. En revanche, l’IRM cérébrale est une technique largement utilisée dans la recherche en neurologie et les études sur le vieillissement.

L’étude publiée dans Nature Aging pose une question très intéressante : une seule IRM cérébrale peut-elle fournir des informations sur le rythme du vieillissement de l’ensemble de l’organisme ?

Pour y répondre, les auteurs ont élaboré une nouvelle mesure appelée DunedinPACNI (Dunedin Pace of Aging Calculated from NeuroImaging), un biomarqueur fondé sur la neuro-imagerie qui estime le rythme du vieillissement à partir d’une seule image cérébrale.

Comment l’étude a-t-elle été menée ?

Le point de départ a été la Dunedin Study, une cohorte longitudinale néo-zélandaise qui suit depuis des décennies plus d’un millier de personnes nées entre 1972 et 1973. Cette cohorte est particulièrement précieuse, car elle permet d’observer l’évolution de la santé des mêmes personnes au fil du temps, plutôt que de comparer uniquement des personnes d’âges différents.

Dans des études antérieures, les chercheurs avaient calculé le Pace of Aging, une mesure du rythme du vieillissement reposant sur 19 biomarqueurs issus de différents systèmes de l’organisme. Ces biomarqueurs comprenaient des indicateurs cardiovasculaires, métaboliques, rénaux, immunologiques, pulmonaires et dentaires, mesurés à plusieurs reprises entre 26 et 45 ans.

Dans ce nouveau travail, les auteurs ont utilisé les IRM cérébrales réalisées à l’âge de 45 ans chez 860 participants de la Dunedin Study. À partir de ces images, ils ont extrait des mesures structurelles du cerveau, telles que l’épaisseur corticale, le volume de matière grise, la surface corticale, le volume des structures sous-corticales et la taille des ventricules.

À partir de ces données, ils ont entraîné un modèle statistique pour estimer le Pace of Aging à partir de l’IRM cérébrale. Le résultat est DunedinPACNI : une mesure qui ne vise pas simplement à dire si le cerveau « semble plus âgé », mais à estimer si une personne vieillit plus vite ou plus lentement sur le plan biologique.

Que révèlent les principaux résultats ?

Les résultats montrent que DunedinPACNI est associé à plusieurs indicateurs de santé cérébrale et de santé générale.

Tout d’abord, au sein même de la Dunedin Study, les personnes dont les valeurs de DunedinPACNI étaient les plus élevées présentaient un profil compatible avec un vieillissement plus rapide. Elles avaient un équilibre plus précaire, une marche plus lente, une force musculaire réduite, une moins bonne coordination motrice, davantage de limitations physiques, une perception plus défavorable de leur santé, des performances cognitives plus faibles et une apparence faciale plus âgée.

Cela suggère que les informations contenues dans une IRM cérébrale peuvent refléter, au moins en partie, des processus de vieillissement qui touchent l’ensemble de l’organisme.

Les auteurs ont également vérifié la fiabilité de la mesure à partir de données indépendantes du Human Connectome Project. DunedinPACNI a montré une excellente fidélité test-retest, ce qui signifie que la mesure reste stable lorsqu’elle est calculée à partir d’images répétées chez une même personne.

En appliquant DunedinPACNI à de grandes cohortes externes, telles qu’ADNI et UK Biobank, les chercheurs ont observé des associations nettes avec le fonctionnement cognitif. Les personnes ayant un DunedinPACNI plus élevé obtenaient de moins bons résultats aux tests de mémoire, de vitesse psychomotrice et de fonctions exécutives, et dans les activités de la vie quotidienne exigeant des efforts cognitifs.

L’un des résultats les plus importants concerne son lien avec le déclin cognitif et la démence. Dans ADNI, les personnes présentant un trouble neurocognitif léger avaient des valeurs de DunedinPACNI plus élevées que les personnes cognitivement saines, et les personnes atteintes de démence présentaient des valeurs encore plus élevées. En outre, parmi les participants cognitivement normaux, une valeur plus élevée de DunedinPACNI au début du suivi était associée à un risque accru de développer un trouble neurocognitif léger ou une démence au cours des années suivantes.

Il a également été observé que DunedinPACNI prédisait une atrophie hippocampique longitudinale plus importante. Ce résultat est particulièrement important, car l’hippocampe est une structure essentielle à la mémoire et l’une des régions les plus touchées par la maladie d’Alzheimer.

Mais l’étude ne se limite pas au cerveau. Dans UK Biobank, DunedinPACNI était également associé à une fragilité accrue, à une perception plus défavorable de la santé, à une prévalence plus élevée de maladies chroniques, à un risque accru de maladie à l’avenir et à une mortalité plus élevée. Autrement dit, cette mesure fondée sur la neuro-imagerie semble recueillir des informations liées au vieillissement général de l’organisme, et pas uniquement au vieillissement cérébral.

Domaine évalué	Principal résultat
Validation dans la Dunedin Study	DunedinPACNI était associé à une moins bonne fonction physique, à de moins bonnes performances cognitives et à une apparence faciale plus âgée.
Fiabilité	Excellente fidélité test-retest.
Cognition	Des valeurs plus élevées étaient associées à de moins bonnes performances en mémoire, en vitesse psychomotrice et en fonctions exécutives.
Déclin cognitif	Différenciait les personnes cognitivement saines, celles présentant un trouble neurocognitif léger et celles atteintes de démence.
Évolution vers la démence	Prévoyait un risque accru de progression vers un trouble neurocognitif ou une démence.
Atrophie cérébrale	Était associé à une atrophie hippocampique longitudinale plus importante.
Santé générale	Est associé à la fragilité, à une perception plus défavorable de la santé, aux maladies chroniques et à la mortalité.
Comparaison avec l’âge cérébral	A montré des associations similaires ou supérieures à l’écart d’âge cérébral.

Qu’apporte-t-il par rapport à l’âge cérébral ?

Ces dernières années, le concept d’âge cérébral ou de brain age s’est popularisé. Ces modèles estiment l’âge auquel le cerveau d’une personne « semble » correspondre, d’après sa structure. On calcule ensuite la différence entre l’âge cérébral estimé et l’âge chronologique réel. Si le cerveau paraît plus âgé que prévu, on parle d’un écart d’âge cérébral plus important.

Cette approche présente toutefois certaines limites. Prédire l’âge chronologique ne revient pas toujours à mesurer le rythme réel du vieillissement biologique. Un modèle peut très bien estimer l’âge d’une personne sans pour autant saisir les processus qui expliquent pourquoi certaines personnes vieillissent plus vite que d’autres ou développent plus tôt des maladies liées à l’âge.

DunedinPACNI adopte une approche différente. Au lieu d’être entraîné à prédire l’âge chronologique, il est entraîné à estimer une mesure longitudinale du rythme du vieillissement, calculée à partir de biomarqueurs corporels mesurés pendant près de deux décennies.

Cette différence est essentielle. L’objectif n’est pas de savoir quel âge semble avoir le cerveau, mais de déterminer si sa structure contient des signes du rythme auquel l’organisme vieillit.

Dans l’étude, DunedinPACNI a montré des associations aussi fortes, voire plus fortes, que le brain age gap pour plusieurs résultats cliniques, notamment la cognition, l’atrophie hippocampique, la fragilité, les maladies chroniques et la mortalité. De plus, les deux mesures n’étaient que modérément corrélées, ce qui suggère qu’elles recueillent des informations en partie différentes et potentiellement complémentaires.

Quelles sont les implications pour la recherche et la pratique clinique ?

Bien que DunedinPACNI ne soit pas encore un outil clinique, ses résultats ouvrent plusieurs pistes intéressantes.

Tout d’abord, il pourrait être utile dans les études sur le vieillissement pour repérer les personnes dont le rythme de vieillissement est plus rapide, avant l’apparition de maladies graves ou d’une perte manifeste d’autonomie fonctionnelle.

Ensuite, il pourrait contribuer à l’évaluation des interventions visant à favoriser un vieillissement en bonne santé. Si une intervention physique, cognitive, pharmacologique ou liée au mode de vie vise à ralentir le vieillissement, disposer d’une mesure objective fondée sur l’IRM cérébrale pourrait apporter des informations supplémentaires sur ses effets.

Enfin, DunedinPACNI pourrait compléter les biomarqueurs spécifiques de maladies précises. Par exemple, dans la maladie d’Alzheimer, il existe des biomarqueurs de l’amyloïde, de la protéine tau ou de la neurodégénérescence. DunedinPACNI ne remplace pas ces marqueurs, mais pourrait fournir une vision plus globale de l’état biologique de la personne et de sa vulnérabilité générale.

Il est également important que l’étude ait exploré son application à des échantillons internationaux, notamment BrainLat, une cohorte latino-américaine composée de personnes en bonne santé et de patients atteints de la maladie d’Alzheimer ou de démence frontotemporale. Dans cet échantillon, les personnes atteintes de démence présentaient également des valeurs de DunedinPACNI plus élevées, ce qui laisse penser que cette mesure pourrait être généralisable au-delà des cohortes dans lesquelles elle a été élaborée. Les auteurs soulignent néanmoins que des études supplémentaires auprès de populations diverses sont nécessaires.

Quelles sont les limites de l’étude ?

Malgré ses résultats prometteurs, DunedinPACNI doit être interprété avec prudence.

Tout d’abord, il s’agit d’un outil de recherche. Il n’existe pas encore de seuils cliniques permettant d’interpréter individuellement le résultat d’une personne, ni de valeurs de référence suffisamment établies pour un usage diagnostique.

Ensuite, une grande partie des cohortes étudiées proviennent de pays à revenu élevé et comptent majoritairement des participants d’ascendance européenne. Même si l’étude comprend une validation sur un échantillon latino-américain, la généralisation à d’autres populations doit encore être étudiée.

Par ailleurs, DunedinPACNI repose sur des mesures structurelles obtenues par IRM pondérée en T1. Sa précision pourrait s’améliorer à l’avenir grâce à l’intégration d’autres modalités de neuro-imagerie, telles que l’IRM fonctionnelle ou les mesures de connectivité et de microstructure de la substance blanche.

Enfin, DunedinPACNI estime le rythme du vieillissement à partir d’une image cérébrale acquise à un moment précis. Cela ne remplace pas le suivi longitudinal avec des évaluations répétées, en particulier lorsqu’il s’agit d’étudier l’évolution d’une personne au fil du temps.

Quel est le lien entre cette avancée et NeuronUP ?

Chez NeuronUP, nous travaillons au développement d’outils numériques d’évaluation et de rééducation cognitive fondés sur des données scientifiques. Des études comme celle-ci soulignent l’importance de combiner différentes sources d’information pour mieux comprendre l’état cognitif et fonctionnel de chaque personne.

La possibilité de combiner des biomarqueurs cérébraux, des données cliniques et des mesures cognitives numériques ouvre la voie à une prise en charge plus personnalisée. Par exemple, à l’avenir, des outils comme DunedinPACNI pourraient aider à repérer les profils les plus vulnérables, à mieux orienter le suivi et à compléter l’évaluation cognitive des personnes présentant un risque de déclin. 

Dans ce contexte, la rééducation cognitive n’est pas conçue comme une intervention isolée, mais comme une composante d’une approche plus globale du vieillissement en bonne santé. La neuro-imagerie peut fournir des informations sur l’état biologique du cerveau ; les plateformes numériques, quant à elles, permettent de travailler des fonctions cognitives spécifiques, de suivre les performances et d’adapter les exercices aux besoins de chaque utilisateur.

Ce type de recherche ouvre la voie à une médecine davantage préventive, personnalisée et multidisciplinaire, dans laquelle le dépistage précoce et l’intervention cognitive pourraient aller de pair.

Conclusion

DunedinPACNI constitue une avancée importante dans la mesure du vieillissement biologique par neuro-imagerie. À partir d’une seule IRM cérébrale, cet outil permet d’estimer les différences individuelles de rythme du vieillissement et est associé à des résultats aussi importants que le déclin cognitif, l’atrophie hippocampique, la fragilité, les maladies chroniques et la mortalité.

Son principal apport est qu’il ne se contente pas de déterminer si le cerveau paraît plus vieux ou plus jeune, mais cherche à détecter des signes du vieillissement longitudinal de l’organisme. Bien que des validations supplémentaires soient nécessaires avant son utilisation clinique, DunedinPACNI offre une piste prometteuse pour étudier le vieillissement intégré du cerveau et du corps.

Dans le domaine de la neurorééducation et de la santé cognitive, ces résultats soulignent la nécessité de combiner biomarqueurs, évaluation cognitive et intervention personnalisée afin de favoriser un vieillissement en meilleure santé.

Bibliographie

• Whitman ET, Elliott ML, Knodt AR, Abraham WC, Anderson TJ, Cutfield NJ, Hogan S, Ireland D, Melzer TR, Ramrakha S, Sugden K, Theodore R, Williams BS, Caspi A, Moffitt TE, Hariri AR. DunedinPACNI estimates the longitudinal Pace of Aging from a single brain image to track health and disease. Nature Aging. 2025;5:1619–1636. doi:10.1038/s43587-025-00897-z.

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