Des chercheurs du Mass General Brigham ont démontré que le taux de vieillissement facial, mesuré par un algorithme d’intelligence artificielle, permet de prédire les chances de survie des patients atteints de cancer. Une alternative non invasive aux biopsies et aux analyses sanguines, selon des travaux dans Nature Communications.
Deux photographies du visage, prises à plusieurs mois ou années d’intervalle, pourraient-elles remplacer une biopsie ou une prise de sang pour évaluer le pronostic d’un patient atteint de cancer ? C’est la piste sérieusement explorée par des chercheurs du Mass General Brigham, dont les travaux ont été publiés dans Nature Communications. Leur conclusion : la vitesse à laquelle un visage vieillit, mesurée par intelligence artificielle, constitue un marqueur prédictif des chances de survie, ouvrant la voie à un suivi non invasif et peu coûteux.
L’étude a porté sur 2 279 patients atteints de divers cancers. Pour chacun d’entre eux, deux photographies du visage, saisies à différents moments du parcours thérapeutique, ont été analysées à l’aide de FaceAge, un outil de deep learning développé par l’équipe. Ce logiciel estime l’âge biologique d’un individu en scrutant rides, texture cutanée et contours du visage. En comparant les clichés successifs, les scientifiques ont calculé une mesure baptisée taux de vieillissement facial (TVF).
Un vieillissement accéléré de 40 % en moyenne
Les résultats indiquent que, chez les participants à l’étude, le vieillissement facial dépassait de 40 % le vieillissement chronologique, une médiane qui traduit un écart notable entre l’âge réel et l’âge apparent. Plus alarmant encore, les patients affichant des valeurs de TVF élevées présentaient une probabilité de survie nettement plus faible. L’association entre vieillissement facial accéléré et mauvais pronostic se renforçait lorsque l’intervalle entre les deux photographies atteignait ou dépassait deux ans.
Fait intéressant, si la combinaison d’un écart d’âge ponctuel important et d’un TVF élevé signalait les pronostics les plus sombres, le TVF pris isolément s’est révélé être un indicateur à long terme plus fiable qu’une mesure unique. Autrement dit, la dynamique du vieillissement importe davantage que l’état du visage à un instant donné.
Des fondations scientifiques solides
Les travaux s’inscrivent dans un programme de recherche engagé depuis plusieurs années. Une première validation de FaceAge, publiée en 2024 dans The Lancet Digital Health, avait vu l’algorithme entraîné sur près de 59 000 photographies de personnes en bonne santé, puis testé sur 6 196 patients cancéreux. Résultat : les patients paraissaient en moyenne cinq ans de plus que leur âge chronologique. Une étude complémentaire, parue dans le Journal of the National Cancer Institute, avait ensuite examiné plus de 24 500 patients âgés de plus de 60 ans. Elle montrait que les individus dont l’âge FaceAge excédait de dix ans ou plus leur âge réel connaissaient un pronostic de survie dégradé, tandis que ceux dont l’écart restait inférieur à cinq ans s’en sortaient mieux.
L’apport de la nouvelle publication réside dans la dimension temporelle : non plus une photographie ponctuelle, mais une trajectoire. C’est bien le rythme auquel le visage évolue qui semble contenir l’information pronostique la plus pertinente.
Newsletter Enerzine
Recevez les meilleurs articles
Énergie, environnement, innovation, science : l’essentiel directement dans votre boîte mail.
Vers un outil clinique, mais prudence
« Suivre l’évolution du FaceAge au fil du temps à partir de simples photos offre un biomarqueur non invasif et rentable, susceptible d’informer les individus sur leur état de santé« , a déclaré Hugo Aerts, directeur du programme d’intelligence artificielle en médecine du Mass General Brigham. Raymond Mak, co-auteur principal de l’étude, précise que la méthode « pourrait affiner la planification des traitements personnalisés, améliorer le conseil aux patients et aider à déterminer la fréquence et l’intensité du suivi en oncologie. »
Les chercheurs demeurent toutefois mesurés. Une validation élargie à des populations plus diverses — en termes d’origine ethnique, de tranches d’âge et de pathologies — reste indispensable avant une adoption clinique à grande échelle. L’outil, aussi élégant soit-il dans son principe, devra prouver sa robustesse sur des cohortes variées pour ne pas reproduire les biais qui affectent déjà nombre d’algorithmes d’intelligence artificielle en santé.
À terme, le suivi photographique du visage pourrait devenir un geste de routine en oncologie, aux côtés des analyses de sang et de l’imagerie médicale. Une perspective qui interroge autant qu’elle séduit : la photographie, art de l’instant, se mue en instrument de mesure du temps biologique.
Article : « Face aging rate quantifies change in biological age to predict cancer outcomes » – DOI : 10.1038/s41467-025-66758-w
Source : MGB
