KI Gewebeuhren bestimmen biologisches Alter einzelner Organe

Forscher haben Systeme der künstlichen Intelligenz entwickelt, die das biologische Alter einzelner menschlicher Organe anhand mikroskopischer Muster bestimmen können, die für das bloße Auge unsichtbar sind. Dies eröffnet einen neuen Weg zur Verfolgung von Alterungsprozessen und Krankheiten, der künftig möglicherweise nur noch eine routinemäßige Blutabnahme erfordert.

Gewebearchitektur als Zeitzeuge

Die am 14. August in Nature Medicine veröffentlichte Studie unter der Leitung von André Rendeiro, Hauptprüfer am CeMM Forschungszentrum für Molekulare Medizin, analysierte 25.712 histologische Bilder von 983 Personen aus 40 Gewebetypen, die aus dem Genotype-Tissue Expression Project stammen. Mithilfe von Deep-Learning-Modellen zur Verarbeitung von rund 480 Millionen Bildkacheln entwickelte das Team organspezifische Gewebeuhren, die das biologische Alter mit einem mittleren Fehler von 4,9 Jahren vorhersagen.news-medical+2

Das Alter erwies sich als der stärkste Faktor für das Erscheinungsbild des Gewebes über alle 40 Typen hinweg, obwohl die KI nie explizit darauf trainiert wurde. Die Uhren übertrafen bestehende DNA-basierte Altersschätzungen bei der Erfassung gewebespezifischer Pathologien und standen in Zusammenhang mit Telomerverkürzung, histopathologischen Anomalien und chronischer Krankheitslast.bioengineer+1

Organe altern nach unterschiedlichen Zeitplänen

Die Ergebnisse stellen die Vorstellung infrage, dass die Alterung gleichmäßig verläuft. Lunge, Niere, Bauchspeicheldrüse und Nebenniere zeigten Anzeichen einer beschleunigten strukturellen Veränderung zwischen dem 20. und 40. Lebensjahr, während die Gebärmutter um die Menopause herum eine deutliche Veränderung aufwies. Nierenversagen war mit beschleunigten Alterungssignalen in mehreren Geweben verbunden, und Diabetes zeigte ausgeprägte Auswirkungen auf die Bauchspeicheldrüse.news-medical+1

"Das Auffällige ist, wie unterschiedlich jedes Organ altert und wie sich dies in der Gewebearchitektur widerspiegelt", sagte Co-Erstautor Ernesto Abila. "Deep Learning ermöglicht es uns, diese räumlichen Muster zu lesen und das Altern als architektonischen Umbau zu erfassen, nicht nur als molekulare Drift."news-medical

Durch die Verknüpfung von Genexpressionsprofilen aus dem Blut mit histologisch abgeleiteten Gewebe-Alterslücken entwickelten die Forscher Prädiktoren, die das organspezifische biologische Alter allein aus Blutproben schätzen konnten. Diese blutbasierten Modelle identifizierten krankheitsassoziierte Alterungsmuster bei Alzheimer, Morbus Crohn, Diabetes und Schlaganfall, wobei das stärkste Alzheimer-Signal im Gehirn konzentriert war.bioengineer+1

Ergänzende Arbeit erklärt Unterschiede bei Alterungsuhren

In einer separaten Studie, die in npj Aging veröffentlicht wurde, untersuchten Forscher unter der Leitung von T. Em Arpawong an der USC Leonard Davis School of Gerontology, warum fünf weit verbreitete epigenetische Uhren – Horvath, Hannum, PhenoAge, GrimAge und DunedinPACE – unterschiedliche Schätzungen des biologischen Alters liefern. Bei der Analyse von Blutproben von 3.227 Teilnehmern stellten sie fest, dass jede Uhr unterschiedliche biologische Prozesse verfolgt, von der metabolischen Instandhaltung bis zur Immunüberwachung, wobei es fast keine Überschneidungen der Gene gibt.medicalxpress+1

Das Team entwickelte neue, auf Genexpression basierende Werte, die sogenannten Transcriptomic Aging Gene Scores, die in mehreren Fällen Gesundheitsergebnisse wie Diabetes, Herzkrankheiten und Sterblichkeit besser vorhersagten als die ursprünglichen Uhren.studyfinds+1

"Wir haben festgestellt, dass verschiedene Uhren unterschiedliche Aspekte der Biologie des Alterns erfassen", sagte Arpawong. Zusammen unterstreichen die beiden Studien, dass biologisches Altern kein einzelner Prozess ist, sondern ein Netzwerk organspezifischer Transformationen – die die Wissenschaft nun zu lesen lernt."medicalxpress