Vedci z Edith Cowan University (ECU) vyvinuli inovatívny spôsob merania biologického veku, ktorý by mohol uľahčiť odhaľovanie a sledovanie ochorení súvisiacich so starnutím.
Tím výskumníkov spolu s vedcami z Royal Prince Alfred Hospital v Sydney a Shantou University Medical College v Číne skúmal prvky v krvi, ktoré sa menia s vekom – konkrétne IgG N-glykom, teda štruktúru cukrov naviazanú na protilátky, ako aj „momentku“ aktivity génov v krvinkách, nazývanú transkriptóm.
Spojením týchto dvoch súborov údajov pomocou umelej inteligencie (AI) – konkrétne techniky nazývanej hlboké posilňovacie učenie (Deep Reinforcement Learning) – vedci vytvorili nový „hodiny starnutia“ s názvom gtAge.
Metóda gtAge dokázala predpovedať vek človeka s 85 % presnosťou – presnejšie než pri použití iba IgG N-glykomu alebo len transkriptómu.
Vedci tiež zistili, že rozdiel medzi predpovedaným a skutočným vekom – nazývaný delta vek – súvisel so zdravotnými ukazovateľmi starnutia, ako sú hladiny cholesterolu a cukru v krvi. Výsledky boli publikované v časopise Engineering.
Vek – je to len číslo?
Spoluautor a postdoktorandský výskumník na Fakulte lekárskych a zdravotných vied ECU, Xingang Li, vysvetlil, že hoci chronologický vek – teda čas od narodenia – je najpriamejším a najbežnejším ukazovateľom, nezachytáva úplne individuálne rozdiely v procese starnutia.
„V skutočnosti niektorí ľudia zostávajú zdraví až do osemdesiatky či deväťdesiatky, zatiaľ čo iní zažívajú pokles súvisiaci so starnutím oveľa skôr,“ povedal Li.
„Tento rozdiel možno pripísať odlišnostiam v biologickom veku, ktorý zahŕňa genetické, životné, výživové, chorobné a všeobecné zdravotné faktory, a tak presnejšie odráža skutočný proces biologického starnutia,“ objasnil.
Li dodal, že gtAge vysvetľuje 85,3 % variácie v chronologickom veku.
„Spojením údajov z IgG N-glykomu a transkriptómu sme zvýšili presnosť odhadu biologického starnutia. Súvisí to s reálnymi zdravotnými rizikami a môže to pomôcť včas identifikovať ľudí ohrozených chorobami spojenými so starnutím,“ povedal vedec.
V dôležitom príklade interdisciplinárnej spolupráce viedol Syed Islam, odborný asistent informatiky na ECU, časť výskumu zameranú na umelú inteligenciu.
„Aby sme zlepšili predpovedanie veku pomocou integrovaných multiomických údajov, vyvinuli sme vlastný nástroj umelej inteligencie s názvom AlphaSnake, ktorý využíva hlboké posilňovacie učenie,“ skonštatoval Islam.
„Tento algoritmus funguje tak, že vyberá najrelevantnejšie dátové body z dvoch biologických zdrojov, čím sa vyhýba úskaliam slepého miešania údajov,“ priblížil.
Štúdia testovala gtAge na 302 stredne starých dospelých z projektu Busselton Healthy Ageing Study v Západnej Austrálii. Keďže austrálska populácia starne, výskumný tím verí, že gtAge by mohol byť cenným medicínskym nástrojom.
„Meraním biologického veku, a nie len dátumu narodenia, môžeme lepšie pochopiť skutočný zdravotný stav človeka,“ povedal Islam.
„Ak to vieme vopred, môžeme upraviť svoj životný štýl, aby sme lepšie chránili svoje zdravie a predišli poškodeniam, ktoré naše telo môže zažívať,“ verí výskumník.