Metodă inovatoare de predicție a îmbătrânirii și bolilor cronice

O echipă de cercetători chinezi a dezvoltat o metodă multimodală pentru estimarea vârstei biologice și predicția riscului de boli cronice legate de vârstă. Această metodă utilizează un sistem de inteligență artificială (AI) bazat pe imagini ale limbii, retinei și feței. Studiul a fost publicat în Proceedings of the National Academy of Sciences.
Vârsta biologică, un indicator al îmbătrânirii cronologice, este determinată pe baza schimbărilor funcționale și structurale care apar în timpul îmbătrânirii și este influențată de factori genetici și de mediu. Identificarea biomarkerilor precum vârsta retiniană, vârsta cerebrală derivată din imagini ale creierului, vârsta facială și ceasul epigenetic bazat pe modele de metilare a ADN-ului a devenit posibilă cu ajutorul AI.

În studiul actual, cercetătorii au dezvoltat un sistem de modelare AI care folosește imagini ale limbii, fundusului retinian și feței pentru a estima vârsta biologică și a obține informații despre riscul de boli cronice specifice organelor. Modelul AI, bazat pe o arhitectură Transformer, a fost antrenat și validat folosind imagini de la participanți sănătoși și apoi testat cu imagini de la participanți cu diverse boli cronice sau factori de risc cunoscuți pentru aceste boli.

Modelul AI folosește un modul de atenție încrucișată pentru a estima vârsta biologică, combinând informații din imagini ale fundusului retinian, feței și limbii. Datele de antrenament au fost obținute de la participanți urmăriți longitudinal pentru controale de sănătate, incluzând scanări 3D ale feței, retinei și limbii, precum și informații medicale și rezultate ale testelor de sânge.

Studiul a raportat că imagini de la peste 11.000 de participanți sănătoși au fost folosite pentru a antrena modelul AI în predicția vârstei biologice, în timp ce imagini de la aproape 3.000 de participanți cu șase boli cronice majore au fost utilizate ca set de date de testare. Diferența semnificativă între cohortele sănătoase și cele bolnave în AgeDiff (diferența dintre vârsta cronologică și cea biologică prezisă) a fost calculată.

Rezultatele au indicat că modelul AI validat are o capacitate robustă de a detecta schimbările progresive asociate cu îmbătrânirea și prezintă abilități precise de predicție a vârstei biologice. De asemenea, s-a constatat că indivizii cu boli cronice prezintă mai multe deviații asociate cu AgeDiff, care pot fi utilizate pentru a detecta și evalua progresia bolilor cronice.

În concluzie, studiul indică faptul că instrumentul AI multimodal bazat pe Transformer, care utilizează imagini ale feței, limbii și fundusului retinian, poate detecta și prezice cu precizie progresia bolilor cronice legate de vârstă.

sursa: News Medical
foto: H_Ko / Shutterstock