Ученые Института психиатрии, психологии и нейробиологии при Королевском колледже Лондона разработали «часы» на основе искусственного интеллекта, которые оценивают состояние здоровья и предполагаемую продолжительность жизни, анализируя данные о крови. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Advances (SciAdv).
В ходе нового исследования команда обучила и протестировала 17 алгоритмов машинного обучения, чтобы предсказать продолжительность жизни более 225 тысяч человек на основе состава их крови. Все участники, чьи данные предоставил для анализа Биобанк Великобритании, были в возрасте от 40 до 69 лет.
Метаболический возраст, названный учеными MileAge, отражает внутренний биологический возраст человека и определяется на основе анализа метаболитов — молекул, образующихся в процессе метаболизма, например, при преобразовании пищи в энергию. Разница между прогнозируемым метаболическим возрастом и реальным хронологическим возрастом (так называемая дельта MileAge) может указывать на скорость биологического старения.
Исследования показали, что люди с ускоренным старением — у которых метаболический возраст превышает хронологический — в среднем имеют худшие показатели здоровья: они чаще страдают хроническими заболеваниями, ощущают себя более слабыми и находятся в группе повышенного риска летального исхода по многим причинам.
У них также наблюдалось укорачивание теломер (концевых участков хромсом). Это выступает индикатором старения клеток и коррелирует с развитием возрастных болезней, таких как атеросклероз.
В то же время замедленное старение (когда метаболический возраст оказывается ниже хронологического), не всегда было связано с улучшением общего состояния здоровья.
По словам ученых, разработка метаболических «часов» может стать важным инструментом для раннего выявления признаков ухудшения здоровья, что поможет применять профилактические меры до начала заболеваний. Кроме того, это позволит людям отслеживать свое здоровье и корректировать образ жизни с целью улучшения продолжительности жизни и замедления процесса старения.
Ранее был найден важный маркер клеточного старения.