Ceasurile biologice bazate pe inteligență artificială dezvăluie legături între sănătate și longevitate

©

Autor:

Ceasurile biologice bazate pe inteligență artificială dezvăluie legături între sănătate și longevitate

Un studiu amplu realizat de cercetătorii de la Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience (IoPPN) din cadrul King's College London a investigat potențialul ceasurilor biologice bazate pe inteligență artificială în prezicerea sănătății și longevității. Publicat în Science Advances pe 18 decembrie 2024, studiul marchează un pas important în înțelegerea modului în care metabolomul poate fi utilizat pentru a evalua vârsta biologică și riscul de sănătate asociat.

Contextul studiului

Studiul a evaluat 17 algoritmi de învățare automată pentru a dezvolta ceasuri de îmbătrânire folosind date despre metabolite din sângele a peste 225.000 de participanți înscriși în UK Biobank. Participanții, cu vârste între 40 și 69 de ani la recrutare, au fost monitorizați pentru a corela datele lor metabolomice cu sănătatea și durata de viață.

Vârsta metabolomică („MileAge”) este un indicator al vârstei biologice, bazat pe analiza metabolitelor, molecule mici produse în timpul metabolismului. Diferența dintre vârsta metabolomică și vârsta cronologică (MileAge delta) indică dacă îmbătrânirea biologică este accelerată sau încetinită.

Metodologia studiului

Participanți și date

  • Datele au fost colectate de la 225.000 de persoane din UK Biobank, un proiect de cercetare de referință la nivel global.
  • Studiul s-a concentrat pe corelarea markerilor metabolomici cu măsurile de sănătate, cum ar fi fragilitatea, bolile cronice, telomerii și mortalitatea.

Evaluarea algoritmilor

  • Cercetătorii au comparat performanța a 17 algoritmi de învățare automată, incluzând modele liniare și non-liniare.
  • Cel mai performant algoritm, Cubist rule-based regression, a demonstrat o corelare puternică între metabolite și vârsta biologică, oferind predicții robuste.

Rezultatele studiului

Accelerarea și încetinirea îmbătrânirii biologice

  • Participanții cu îmbătrânire accelerată (vârstă metabolomică mai mare decât vârsta cronologică):
    • Au fost mai fragili și mai predispuși la boli cronice.
    • Au raportat o sănătate percepută mai slabă.
    • Au avut telomeri mai scurți, un marker al îmbătrânirii celulare și al riscului de boli asociate vârstei.
  • Îmbătrânirea biologică încetinită (vârstă metabolomică mai mică decât vârsta cronologică):
    • A fost slab corelată cu o sănătate bună, sugerând că beneficiile pot fi limitate.

Performanța algoritmilor

  • Modelele non-liniare au oferit cele mai bune rezultate în captarea semnalelor biologice asociate sănătății și longevității.
  • Algoritmul Cubist a demonstrat cea mai puternică asociere cu markerii de sănătate și îmbătrânire.

Implicații și perspective

Aplicații practice

  • Ceasurile biologice bazate pe metabolom pot detecta semnele precoce ale declinului sănătății, oferind oportunități pentru intervenții preventive.
  • Aceste instrumente ar putea ajuta oamenii să monitorizeze proactiv sănătatea lor și să ia decizii informate pentru a-și prelungi durata de viață sănătoasă.

Cercetări viitoare

  • Dezvoltarea unor ceasuri de îmbătrânire mai precise prin integrarea altor tipuri de date biologice, cum ar fi genomul sau microbiomul.
  • Studierea mecanismelor moleculare care stau la baza relațiilor dintre metaboliți și îmbătrânire.

Concluzii

Acest studiu reprezintă un pas major în utilizarea inteligenței artificiale pentru a explora îmbătrânirea biologică. Descoperirile arată că analiza markerilor metabolomici prin modele avansate de învățare automată poate oferi indicii valoroase despre sănătate și longevitate, deschizând noi perspective pentru medicina personalizată și prevenirea bolilor legate de vârstă.

 

 

Îmbătrânirea biologică: Ce trebuie să știți

Îmbătrânirea biologică reflectă vârsta funcțională a corpului, diferită de vârsta cronologică.

Factori care accelerează îmbătrânirea biologică

  • Dieta dezechilibrată.
  • Lipsa activității fizice.
  • Stresul cronic.

Importanța monitorizării

  • Detectarea precoce a declinului biologic poate preveni complicațiile legate de vârstă.
  • Intervențiile precum alimentația sănătoasă, exercițiile fizice și gestionarea stresului pot încetini îmbătrânirea biologică.

Data actualizare: 25-12-2024 | creare: 25-12-2024 | Vizite: 14
Bibliografie
Mutz, J., et al. (2024).
Metabolomic age (MileAge) predicts health and life span: A comparison of multiple machine learning algorithms.
Science Advances.
doi.org/10.1126/sciadv.adp3743.

Image by freepik
©

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:
  • Un nou factor determinant pentru longevitate a fost identificat
  • 25 minute de mers zilnic ar putea prelungi cu 7 ani viața
  • Nașterea mai multor copii ar putea încetini îmbătrânirea la femei
  •