ИИ «тканевые часы» могут предсказать биологический возраст органов человека

Исследовательская группа из Центра молекулярной медицины Австрийской академии наук и Института сетевой медицины имени Людвига Больцмана при Венском университете разработала «биологические часы тканей» на основе искусственного интеллекта (ИИ), которые могут предсказывать биологический возраст органов человека по гистологическим изображениям. Кроме того, группа обнаружила, что информацию о старении тканей можно выявить с помощью анализа образцов крови. Соответствующая статья была опубликована 14 числа в журнале «Nature Medicine».

Исследователи использовали данные проекта GTEx (геномные и тканевые экспрессии), чтобы проанализировать 40 типов тканей от 983 человек и получили 25 712 высокоразрешающих гистологических изображений. С помощью модели глубокого обучения они выяснили, что возраст является одним из основных факторов, влияющих на внешний вид тканей. На основе этого они создали «биологические часы» для различных тканей, средняя ошибка прогнозирования которых составляет 4,9 года, а результаты прогнозирования тесно связаны с известными показателями старения, такими как укорочение теломеров, патологические изменения тканей и количество хронических заболеваний. Исследование также показало, что темпы старения разных органов различаются: ткани лёгких, почек и поджелудочной железы демонстрируют ускоренное старение в возрасте от 20 до 40 лет, а значительные изменения в матке происходят в период менопаузы.

Поскольку получение тканей органов обычно требует биопсии, исследовательская группа дополнительно связала биологический возраст тканей на изображениях с данными об экспрессии генов в крови индивидуума и разработала модели для прогнозирования биологического возраста определённых тканей на основе образцов крови. Эти модели способны идентифицировать паттерны старения тканей, связанные с болезнью Альцгеймера, болезнью Крона, муковисцидозом, васкулитом, сахарным диабетом и инсультом. Это открывает новые перспективы для понимания процесса старения и создаёт новые возможности для мониторинга заболеваний и ранней диагностики.