AI „tkáňové hodiny“ dokážou odhadnout biologický věk jednotlivých orgánů

Vědci vytvořili systémy umělé inteligence, které dokážou odhadnout biologický věk jednotlivých lidských orgánů čtením mikroskopických vzorců neviditelných pouhým okem. Nabízejí tak nový způsob sledování stárnutí a nemocí, který by v budoucnu mohl vyžadovat pouze běžný odběr krve.

Tkáňová architektura jako záznam času

Studie publikovaná 14. srpna v časopise Nature Medicine, vedená hlavním řešitelem Centra pro molekulární medicínu CeMM André Rendeirem, analyzovala 25 712 histologických snímků od 983 jedinců napříč 40 typy tkání získanými z projektu Genotype-Tissue Expression Project. Pomocí modelů hlubokého učení ke zpracování zhruba 480 milionů obrazových dlaždic tým vyvinul tkáňově specifické „tkáňové hodiny“, které předpovídají biologický věk s průměrnou chybou 4,9 roku.news-medical+2

Věk se ukázal jako nejsilnější faktor formující vzhled tkání u všech 40 typů, přestože AI nebyla nikdy explicitně učena, aby ho hledala. Tyto hodiny překonaly stávající odhady stárnutí založené na DNA v zachycení tkáňově specifické patologie a byly spojeny se zkracováním telomer, histopatologickými abnormalitami a zátěží chronickými chorobami.bioengineer+1

Orgány stárnou podle různých harmonogramů

Zjištění zpochybňují představu, že stárnutí postupuje rovnoměrně. Plíce, ledviny, slinivka a nadledvinky vykazovaly známky zrychlených strukturálních změn mezi 20. a 40. rokem života, zatímco děloha vykazovala výrazný posun kolem menopauzy. Selhání ledvin bylo spojeno se signály zrychleného stárnutí napříč mnoha tkáněmi a cukrovka vykazovala výrazné účinky ve slinivce.news-medical+1

„Pozoruhodné je, jak odlišně každý orgán stárne a jak se to projevuje v architektuře tkání,“ uvedl spoluautor Ernesto Abila. „Hluboké učení nám umožňuje číst tyto prostorové vzorce a zachytit stárnutí jako architektonickou přestavbu, nikoliv jen jako molekulární drift.“news-medical

Propojením profilů genové exprese v krvi s histologicky odvozenými věkovými rozdíly tkání vědci vytvořili prediktory, které by mohly odhadnout biologický věk specifický pro daný orgán pouze ze vzorků krve. Tyto modely založené na krvi identifikovaly vzorce stárnutí spojené s Alzheimerovou chorobou, Crohnovou chorobou, cukrovkou a mrtvicí, přičemž nejsilnější signál Alzheimerovy choroby byl koncentrován v mozku.bioengineer+1

Doplňková práce vysvětluje, proč se hodiny stárnutí liší

V samostatné studii publikované v časopise npj Aging vědci pod vedením T. Em Arpawong z USC Leonard Davis School of Gerontology zkoumali, proč pět široce používaných epigenetických hodin – Horvath, Hannum, PhenoAge, GrimAge a DunedinPACE – produkuje různé odhady biologického věku. Při analýze vzorků krve od 3 227 účastníků zjistili, že každé hodiny sledují odlišné biologické procesy, od metabolické údržby až po imunitní dohled, přičemž mezi nimi téměř neexistuje překryv genů.medicalxpress+1

Tým vyvinul nová skóre založená na genové expresi nazvaná Transcriptomic Aging Gene Scores, která v několika případech předpovídala zdravotní výsledky včetně cukrovky, srdečních chorob a úmrtnosti silněji než původní hodiny.studyfinds+1

„Zjistili jsme, že různé hodiny zachycují různé aspekty biologie stárnutí,“ řekla Arpawong. Obě studie společně podtrhují, že biologické stárnutí není jediný proces, ale síť transformací specifických pro jednotlivé orgány – transformací, které se věda nyní učí číst.“medicalxpress