Какво може да разкрие вашата биологична възраст за вашето здраве

Изследователи в Китай са разработили инструмент, който използва AI, за да анализира изображения на лицето, езика и ретината на индивида, за да определи неговата биологична възраст. Технологията предлага представа за здравето и състоянието на нашите клетки, тъкани и органи, както и риска от хронични заболявания.

Един поглед върху шофьорската книжка е достатъчен, за да разберете нечия хронологична възраст. Но биологичната възраст е по-трудна за определяне. За разлика от хронологичната възраст, няма общоприето измерване на биологичната възраст, която може да бъде повлияна от околната среда, индивидуалния избор на начин на живот и генетиката. Един пушач, например, може да изглежда с години по-възрастен от хронологичната си възраст, докато любител на фитнеса може да мине за някой много по-млад. И разликата е повече от дълбока - ако вашата биологична възраст е по-голяма от вашата хронологична възраст, може да имате хронично заболяване или да изпитате преждевременен когнитивен спад.

„Да знаете своята биологична възраст е важно, защото ако тя превишава вашата хронологична възраст, можете да промените начина си на живот, за да подобрите здравето си“, казва Майкъл Снайдър, генетик от Станфорд, който не участва в настоящото проучване.

Ранните версии на Aging Clocks (модели, които измерват биологичната възраст) изчисляват това число, като разглеждат моделите на метилиране на ДНК - химически белези върху ДНК, които контролират кои гени се изключват и включват - в различни тъкани, които се променят с времето. Други часовници измерват количествата различни метаболитни (кръвна глюкоза) и възпалителни протеинови маркери, които лекарите често тестват по време на годишни прегледи. Съвсем наскоро учени проектираха часовници, които използват 3D изображения на лицето, мозъчни сканирания или нива на протеини в кръвта, за да установят нечия биологична възраст.

Всички те проследяват нещо, което се променя с напредването на възрастта – независимо дали става дума за бръчките по кожата ни, или нарастващата вероятност от свързани с възрастта заболявания като диабет. Но стареенето е сложен процес, засягащ множество органи и системи по безброй начини.

Използването на един вид измерване за определяне на биологичната възраст е като да се опитвате да разберете слон, само като докоснете хобота му, казва Кан Джан, лекар-учен в Университета за наука и технологии в Макао и съавтор на статията, публикувана в PNAS през януари.

Вместо това Джан и неговите сътрудници създават „холистична“ картина на биологичната възраст с AI модел, който използва информация от изображения на лицето, езика и ретината и изчислява съответната възраст. Методологията, подобно на тази, която захранва ChatGPT, „надминава способността на човешките същества да предсказват възрастта, защото преминава през огромни количества данни и открива невидими връзки“, казва Джан.

Представена в документ на Google от 2017 г., тази AI технология – наречена трансформатор (transformer) – е използвана за първи път за създаване на програми, които могат да имитират човешкия език като ChatGPT. За разлика от по-старите AI модели, трансформаторите обработват цели поредици от текст наведнъж, вместо последователно, което ги прави по-умели в откриването на модели и разбирането на контекста.

Изследователите прилагат този подход към анализ на изображения, където той революционизира задачите за компютърно зрение точно както обработката на естествен език. Друго нововъведение, което някои трансформатори – включително този, използван в това проучване – възприемат, е анализирането на изображения с различни разделителни способности, за да се изберат както груби, така и фини детайли.

Но трансформаторите се нуждаят от много данни.

Както при много модели на AI, превеждането на резултатите от модела в термини, които хората могат да разберат, може да бъде предизвикателство.

„Моделът е фин и разглежда разликите на пикселно ниво, които ние не бихме могли да открием“, казва Джан. Така техните анализи изглежда предполагат, че центърът на езика (изображения на езика), областта около очите (изображения на лицето) и местата в задната част на очната ябълка, където кръвоносните съдове са най-плътни (изображения на ретината) са важни отражения на биологичното стареене.

За да започнат да създават инструмент, който може да определи биологичната възраст, изследователите обучават модела, използвайки изображения на лицето, езика и ретината на 11 223 души от Северен Китай, за които се приема, че биологичната възраст е равна на хронологичната възраст, тъй като те са здрави индивиди.

Нашите прогнози за хронологичната възраст „са по-точни – в рамките на една година – в сравнение с други часовници за стареене“, които използват едно измерване, казва Джан.

Подобно на историята със слона, информацията от всяка модалност улавя различен аспект на стареенето.

Бръчките по лицето, например, намекват за фактори на околната среда като излагане на слънце и замърсяване; докато изтънената ретина (част от централната нервна система) и увредените кръвоносни съдове отразяват здравето на мозъка и кръвоносната система. Формата и покритието на езика, от друга страна, дават улики за нашия микробиом, както и за здравето на червата. Участниците в проучването са проследявани с редовни здравни прегледи - включително тестове за кръв и урина, въпросници за начина на живот и физически прегледи - в продължение на пет години като част от това изследване.

Екипът на Джан тества своя модел върху индивиди, страдащи от хронични заболявания като диабет и сърдечни заболявания, като участниците са както от Северен Китай, така и от различен регион в Южен Китай.

Както се очаква, при здравите хора биологичната възраст е близка до хронологичната. Но ако някой има нездравословни навици като пушене и заседнал живот или страда от хронично заболяване, биологичната възраст е по-висока от хронологичната. Тази разлика, наречена AgeDiff, варира от средно 3,16 години за индивиди с хронични сърдечни заболявания до 5,43 години при пушачи.

За да определят как по-голямата биологична възраст от хронологична влияе върху риска от развитие на шест често срещани заболявания, свързани с възрастта - хронично сърдечно заболяване, хронично бъбречно заболяване, сърдечно-съдово заболяване, диабет, хипертония и инсулт - изследователите разделят 11 223 души в четири групи, вариращи от висок към нисък AgeDiff. Хората с по-висок AgeDiff са по-склонни да развият някое от тези хронични състояния, като рискът нараства с нарастването на AgeDiff.

Освен доживотния риск от развитие на заболяване, Джан се интересува и от това, което AgeDiff може да ни каже за това кога може да се развие заболяване – с други думи, ще бъде ли диагностициран с диабет тази година или след пет години? Ако знаем времето, „това всъщност може да бъде много полезно за проектиране на интервенции“, казва Джан.

Екипът на Джан открива, че AgeDiff е по-добър в прогнозирането кога някой ще се разболее, отколкото по-традиционните показатели като кръвна захар, индекс на телесната маса (ИТМ) и холестерол. И ако комбинирате AgeDiff с тези други фактори, прогнозата е още по-точна. Не е изненадващо, че изследователите също така установяват, че анормалните стойности за здравни показатели като ИТМ и кръвно налягане са свързани с по-високи стойности на AgeDiff.

В момента Джан и неговият екип използват AgeDiff, за да идентифицират хора с висок риск от развитие на хронични заболявания и да предписват интервенции за всеки от тези пациенти. Чрез насочване към здравни показатели, тясно свързани с AgeDiff - като кръвно налягане и нива на кръвна захар, например - те се надяват систематично да забавят появата на "болести на стареенето".

Те също така усъвършенстват модела си, като включват други променливи като метилиране на ДНК и включват експериментални субекти от други етнически групи.

Инструменти като AgeDiff биха могли да демократизират медицината – намалявайки разходите и трудностите за предотвратяване на болестта, преди да се наложи, казва Снайдър. За тази цел групата на Джан разработва прикачен файл за iPhone и свързани приложения, които могат да правят снимките, изисквани от техния модел, и той се надява да има жизнеспособен прототип до края на годината.

Снайдър, който изучава как персонализираната медицина може да намали индивидуалния риск от развитие на хронични заболявания, харесва това просто и достъпно решение. „Всеки потенциално може да направи това много лесно без вземане на кръв и всички тестове, които хората правят в момента“, казва той.