Tekoälypohjaiset kudoskellot arvioivat elinten biologista ikää

Tutkijat ovat kehittäneet tekoälyjärjestelmiä, jotka kykenevät arvioimaan ihmisen yksittäisten elinten biologista ikää lukemalla mikroskooppisia, paljaalle silmälle näkymättömiä kuvioita. Tämä tarjoaa uuden tavan seurata ikääntymistä ja sairauksia, ja tulevaisuudessa se saattaa vaatia vain rutiininomaisen verikokeen.

Kudosrakenne ajan mittarina

Nature Medicine -lehdessä 14. elokuuta julkaistussa tutkimuksessa, jota johti CeMM Research Center for Molecular Medicine -keskuksen tutkija André Rendeiro, analysoitiin 25 712 histologista kuvaa 983 henkilöltä 40 eri kudostyypistä. Käyttämällä syväoppimismalleja noin 480 miljoonan kuvapalan käsittelyyn, tiimi kehitti elinkohtaisia kudoskelloja, jotka ennustavat biologisen iän keskimäärin 4,9 vuoden virhemarginaalilla.news-medical+2

Ikä osoittautui merkittävimmäksi tekijäksi kudosten ulkonäössä kaikissa 40 kudostyypissä, vaikka tekoälyä ei erikseen opetettu etsimään sitä. Kellot päihittivät aiemmat DNA-pohjaiset ikäarviot kudostason patologian tunnistamisessa ja ne yhdistettiin telomeerien lyhenemiseen, histopatologisiin poikkeamiin ja kroonisten sairauksien kuormitukseen.bioengineer+1

Elimet ikääntyvät eri tahtiin

Tulokset haastavat käsityksen siitä, että ikääntyminen etenisi tasaisesti. Keuhkot, munuaiset, haima ja lisämunuaiset osoittivat merkkejä kiihtyvistä rakenteellisista muutoksista 20 ja 40 ikävuoden välillä, kun taas kohdussa nähtiin selkeä muutos vaihdevuosien kohdalla. Munuaisten vajaatoiminta yhdistettiin kiihtyneisiin ikääntymisen merkkeihin useissa kudoksissa, ja diabetes vaikutti erityisen voimakkaasti haimaan.news-medical+1

"Huomionarvoista on se, kuinka eri tavoin kukin elin ikääntyy ja kuinka tämä näkyy kudosrakenteessa", sanoo tutkimuksen toinen pääkirjoittaja Ernesto Abila. "Syväoppimisen avulla voimme lukea näitä tilallisia kuvioita ja havaita ikääntymisen rakenteellisena uudelleenmuotoutumisena, ei vain molekyylitason muutoksina."news-medical

Yhdistämällä veren geenien ilmentymisprofiilit histologisesti johdettuihin kudosten ikäeroihin, tutkijat loivat ennustemalleja, jotka voivat arvioida elinkohtaista biologista ikää pelkistä verinäytteistä. Nämä veripohjaiset mallit tunnistivat Alzheimerin tautiin, Crohnin tautiin, diabetekseen ja aivohalvaukseen liittyviä ikääntymismalleja, ja Alzheimerin taudin kohdalla vahvin signaali keskittyi aivoihin.bioengineer+1

Täydentävä tutkimus selittää ikääntymiskellojen eroja

Toisessa npj Aging -lehdessä julkaistussa tutkimuksessa T. Em Arpawongin johtama ryhmä USC Leonard Davis School of Gerontology -koulusta tutki, miksi viisi laajasti käytettyä epigeneettistä kelloa (Horvath, Hannum, PhenoAge, GrimAge ja DunedinPACE) tuottavat erilaisia biologisen iän arvioita. Analysoimalla 3 227 osallistujan verinäytteitä he havaitsivat, että jokainen kello seuraa eri biologisia prosesseja, aineenvaihdunnasta immuunijärjestelmän valvontaan, eikä niiden välillä ollut juuri lainkaan geenien päällekkäisyyttä.medicalxpress+1

Tiimi kehitti uusia geenien ilmentymiseen perustuvia pisteytyksiä, jotka ennustivat useissa tapauksissa terveysvaikutuksia, kuten diabetesta, sydänsairauksia ja kuolleisuutta, paremmin kuin alkuperäiset kellot.studyfinds+1

"Havaitsimme, että eri kellot tavoittavat ikääntymisen biologian eri puolia", Arpawong totesi. Yhdessä nämä kaksi tutkimusta korostavat, ettei biologinen ikääntyminen ole yksi yhtenäinen prosessi, vaan verkosto elinkohtaisia muutoksia, joita tiede on nyt oppimassa lukemaan.medicalxpress