Inteligența artificială prezice îmbătrânirea biologică pe baza căilor steroizilor

Un nou studiu publicat în Science Advances prezintă un model bazat pe inteligență artificială (AI) care prezice îmbătrânirea biologică (BA) folosind rețele neuronale profunde (DNN) și căile de steroidogeneză.

Ce este îmbătrânirea biologică?

Îmbătrânirea este un proces biologic complex determinat de acumularea deteriorărilor moleculare și celulare, ceea ce duce la declin funcțional și la un risc crescut pentru boli precum Parkinson, Alzheimer și osteoporoză.

Spre deosebire de îmbătrânirea cronologică (CA), care reflectă doar trecerea timpului, îmbătrânirea biologică oferă o imagine mai detaliată asupra modificărilor metabolice și fiziologice care au loc în organism.

Metode pentru măsurarea îmbătrânirii biologice

Până în prezent, BA a fost dificil de măsurat deoarece este influențată de factori genetici și de mediu. Metodele existente includ:

• Indicatori fenotipici (ex. forța de prindere, capacitatea pulmonară), care sunt nesigure și variază între indivizi.
• Analize biochimice bazate pe hemoleucogramă și markeri metabolici, dar care nu reflectă direct procesele moleculare specifice îmbătrânirii.
• Tehnologii omice (epigenomica și metabolomica), care analizează modificările la nivel molecular, dar nu identifică clar biomarkerii implicați în căile metabolice.

Pentru a depăși aceste limitări, cercetătorii au folosit modele avansate de învățare automată (Random Forests, Support Vector Machines, DNN). Rețelele neuronale profunde sunt eficiente în analiza datelor complexe, dar pot suferi de suprapotrivire (overfitting), afectând acuratețea predicțiilor.

Despre studiu

Cercetătorii au dezvoltat un model DNN bazat pe căile de steroidogeneză pentru a îmbunătăți predicția BA.

• Steroidogeneza este procesul prin care sunt sintetizați steroizii (hormoni esențiali pentru metabolism și inflamație).
• Nivelurile de steroizi au fost cuantificate prin cromatografie lichidă cu spectrometrie de masă tandem (LC-MS/MS).
• Modelul a fost validat pe 100 de participanți sănătoși (20-73 ani) și pe un al doilea grup de validare de 50 de persoane (40-59 ani).

Rezultate principale

• Modelul AI a identificat 22 de steroizi relevanți pentru îmbătrânire.
• Cortizolul (COL) s-a dovedit un biomarker major al îmbătrânirii, având o corelație pozitivă cu BA.
• Diferențe specifice de sex:
  • La femei, îmbătrânirea biologică a fost influențată de 17-OH-progesteron (17-OH-P4), cortizon (COR) și tetrahidrocortizol (TH-COL).
  • La bărbați, pregnenolonul și testosteronul au avut cel mai mare impact asupra BA.
• Fumătorii bărbați au arătat o îmbătrânire accelerată, ceea ce sugerează că fumatul afectează diferit bărbații și femeile.

Concluzii

• Modelul DNN poate fi utilizat pentru a captura etapele progresive ale îmbătrânirii biologice.
• Profilurile de steroizi, în special cortizolul, pot servi drept biomarkeri dinamici ai îmbătrânirii.
• Este necesară o validare suplimentară pe grupuri mai mari și mai diverse pentru a înțelege influența factorilor de mediu și comportamentali asupra îmbătrânirii.

În viitor, acest model ar putea fi îmbunătățit prin integrarea colesterolului total ca referință, menținând astfel acuratețea predicției și pentru seturi de date mai mici.