En plus des avancements théoriques décrits dans les sections précédentes, une part importante de notre programme de recherche actuel est vouée au développement et à l’implémentation d’outils statistiques capables d’intégrer les signaux de plusieurs biomarqueurs en une mesure sommaire cohérente et facile à interpréter, pouvant être utilisée dans divers domaines. Nous avons pour objectif d’avoir, grâce à nos résultats de recherche, un impact majeur à court terme en santé et sur les capacités de recherche.
Les outils intégrés de biomarqueurs que nous développons ont le potentiel de bouleverser la façon avec lesquelles les cliniciens utilisent les données de biomarqueurs pour guider leurs décisions cliniques. À titre d’exemple, le cholestérol ne constitue peut-être pas la meilleure façon de mesurer ce qu’ils désirent mesurer lorsqu’ils regardent les taux de cholestérol. Nos outils fourniront probablement de l’information beaucoup plus précise quant aux divers aspects de l’état de santé du patient : au lieu de regarder séparément le cholestérol, le LDL, le HDL et les triglycérides, un seul score de dérégulation lipidique serait beaucoup plus précis et facile et à utiliser, par exemple. Les scores de dérégulation globale pourraient aider à prédire la fragilité clinique. Bien que nous ne sommes pas experts dans l’application des connaissances (AC), nous faisons équipe avec des cliniciens et des experts en données cliniques pour développer à la fois les outils et leurs applications, et pour amener les cliniciens à commencer à les utiliser.
Les mêmes outils susceptibles d’aider les médecins à prendre des décisions cliniques constitueront certainement d’importants outils en recherche clinique également. Notamment, un des principaux défis dans l’étude de nouveaux produits pharmaceutiques est notre incapacité à observer les effets secondaires à long terme. Si les mesures de dérégulation physiologique sont suffisamment précises, elles risquent de fournir un excellent aperçu du potentiel des effets secondaires à long terme, sans avoir besoin de véritablement suivre les patients pendant 20 ou 30 ans avant d’obtenir l’approbation réglementaire. Elles pourraient également montrer que certains médicaments créent des bénéfices systémiques qui surpassent l’usage thérapeutique prévu.
Tel que mentionné dans la section écologie et évolution, nos mesures de dérégulation constituent des approximations raisonnables et prometteuses de la condition corporelle des animaux sauvages dans les études écologiques. Nous croyons qu’un principe similaire peut également être appliqué aux animaux de laboratoire, particulièrement dans les phases précliniques des études de produits pharmaceutiques.
Les économistes, les sociologistes, les épidémiologistes et les démographes recherchent souvent des mesures de l’état de santé fiables pour les enquêtes populationnelles ou les études de cohortes. Nous savons que les méthodes existantes, telles que l’auto-évaluation de la santé, sont biaisées ou autrement problématiques. Les scores de dérégulation que nous proposons fourniront probablement une mesure objective de la santé d’un individu, pouvant être obtenue de façon fiable et à un coût relativement faible pour ce genre d’études. Ils pourraient même être calculés avec des données existantes dans plusieurs cas.
Bien qu’elle ne constitue pas le point central de nos recherches, nous croyons que l’application des mêmes approches employées pour le vieillissement et la physiologie s’avèrera avantageuse pour certaines maladies chroniques spécifiques. Par exemple, le diabète peut probablement être mieux compris en tant que maladie de dérégulation endocrinienne, une dynamique qui peut certainement être éclaircie grâce aux mesures que nous proposons.