ხელოვნური ინტელექტი ცალკეული ორგანოების ბიოლოგიურ ასაკს ადგენს

მკვლევარებმა შექმნეს ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის ცალკეული ორგანოების ბიოლოგიური ასაკის დადგენა მიკროსკოპული ნიმუშების წაკითხვით, რომლებიც შეუიარაღებელი თვალისთვის უხილავია. ეს გვთავაზობს დაბერებისა და დაავადებების თვალყურის დევნების ახალ გზას, რომელიც შესაძლოა მომავალში მხოლოდ რუტინულ სისხლის ანალიზს მოითხოვდეს.

ქსოვილის არქიტექტურა, როგორც დროის მაჩვენებელი

კვლევამ, რომელიც 14 აგვისტოს Nature Medicine-ში გამოქვეყნდა და რომელსაც მოლეკულური მედიცინის CeMM კვლევითი ცენტრის მთავარი გამომძიებელი ანდრე რენდეირო ხელმძღვანელობდა, გააანალიზა 25 712 ჰისტოლოგიური სურათი 983 ადამიანისგან, რომლებიც 40 ტიპის ქსოვილს მოიცავდა. ღრმა სწავლების მოდელების გამოყენებით, გუნდმა შეიმუშავა ორგანოს სპეციფიკური "ქსოვილის საათები", რომლებიც ბიოლოგიურ ასაკს საშუალოდ 4,9 წლიანი ცდომილებით წინასწარმეტყველებენ.news-medical+2

აღმოჩნდა, რომ ასაკი არის ყველაზე ძლიერი ფაქტორი, რომელიც განსაზღვრავს ქსოვილის იერსახეს ყველა 40 ტიპის ქსოვილში, მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ამისთვის სპეციალურად არ გაუწვრთნიათ. ამ საათებმა აჯობა დნმ-ზე დაფუძნებულ არსებულ შეფასებებს ქსოვილის სპეციფიკური პათოლოგიების აღმოჩენაში და დაკავშირებული იყო ტელომერების შემოკლებასთან, ჰისტოპათოლოგიურ დარღვევებთან და ქრონიკული დაავადებების ტვირთთან.bioengineer+1

ორგანოები სხვადასხვა გრაფიკით ბერდებიან

აღმოჩენები ეჭვქვეშ აყენებს მოსაზრებას, რომ დაბერება ერთგვაროვნად მიმდინარეობს. ფილტვმა, თირკმელმა, პანკრეასმა და თირკმელზედა ჯირკვალმა 20-დან 40 წლამდე ასაკში სტრუქტურული ცვლილებების დაჩქარებული ნიშნები აჩვენეს, ხოლო საშვილოსნომ მენოპაუზის პერიოდში მკვეთრი ცვლილება განიცადა. თირკმლის უკმარისობა დაკავშირებული იყო დაბერების დაჩქარებულ სიგნალებთან მრავალ ქსოვილში, ხოლო დიაბეტმა გამოხატული ეფექტი მოახდინა პანკრეასზე.news-medical+1

"აღსანიშნავია, თუ რამდენად განსხვავებულად ბერდება თითოეული ორგანო და როგორ აისახება ეს ქსოვილის არქიტექტურაზე", – თქვა თანაავტორმა ერნესტო აბილამ. "ღრმა სწავლება საშუალებას გვაძლევს წავიკითხოთ ეს სივრცითი ნიმუშები და აღვიქვათ დაბერება, როგორც არქიტექტურული რემოდელირება და არა მხოლოდ როგორც მოლეკულური ცვლილება."news-medical

სისხლის გენური ექსპრესიის პროფილების ჰისტოლოგიურად მიღებულ ქსოვილოვანი ასაკის სხვაობებთან დაკავშირებით, მკვლევარებმა შექმნეს პროგნოზირების მოდელები, რომლებსაც შეუძლიათ ორგანოს სპეციფიკური ბიოლოგიური ასაკის დადგენა მხოლოდ სისხლის ნიმუშებიდან. ამ სისხლზე დაფუძნებულმა მოდელებმა დაადგინეს დაავადებებთან დაკავშირებული დაბერების ნიმუშები ალცჰაიმერის დაავადების, კრონის დაავადების, დიაბეტისა და ინსულტის დროს, სადაც ალცჰაიმერის ყველაზე ძლიერი სიგნალი ტვინში იყო კონცენტრირებული.bioengineer+1

დამატებითი კვლევა ხსნის, თუ რატომ განსხვავდება დაბერების საათები

ცალკეულ კვლევაში, რომელიც გამოქვეყნდა ჟურნალში npj Aging, მკვლევარებმა USC ლეონარდ დევისის გერონტოლოგიის სკოლიდან შეისწავლეს, თუ რატომ იძლევა ხუთი ფართოდ გამოყენებული ეპიგენეტიკური საათი – Horvath, Hannum, PhenoAge, GrimAge და DunedinPACE – ბიოლოგიური ასაკის განსხვავებულ შეფასებებს. 3 227 მონაწილის სისხლის ნიმუშების ანალიზით მათ დაადგინეს, რომ თითოეული საათი აკვირდება განსხვავებულ ბიოლოგიურ პროცესებს, მეტაბოლური პროცესებიდან იმუნურ ზედამხედველობამდე, მათ შორის გენების თითქმის არანაირი დამთხვევით.medicalxpress+1

გუნდმა შეიმუშავა გენური ექსპრესიის საფუძველზე ახალი ქულები, სახელწოდებით Transcriptomic Aging Gene Scores, რომლებმაც რამდენიმე შემთხვევაში ჯანმრთელობის შედეგები, მათ შორის დიაბეტი, გულის დაავადებები და სიკვდილიანობა, უფრო ზუსტად იწინასწარმეტყველა, ვიდრე ორიგინალურმა საათებმა.studyfinds+1

"ჩვენ აღმოვაჩინეთ, რომ სხვადასხვა საათი დაბერების ბიოლოგიის სხვადასხვა ასპექტს აფიქსირებს", – თქვა არპავონგმა. ორივე კვლევა ხაზს უსვამს, რომ ბიოლოგიური დაბერება არ არის ერთიანი პროცესი, არამედ ორგანოს სპეციფიკური ტრანსფორმაციების ქსელია, რომლის წაკითხვასაც მეცნიერება ახლა სწავლობს."medicalxpress