ИИ-«тканевые часы» способны предсказывать биологический возраст органов человека
Австрийская исследовательская группа разработала новый инструмент на основе глубокого обучения, который по изображениям тканей и образцам крови предсказывает биологический возраст органов, открывая новые пути для мониторинга заболеваний и ранней диагностики.
Short Summary
Исследовательская группа из Центра молекулярной медицины Австрийской академии наук и Венского университета разработала «биологические часы тканей» на основе искусственного интеллекта, которые могут предсказывать биологический возраст органов человека по изображениям из гистологии. Исследование основано на анализе данных 983 человек, 40 типов тканей и 25 712 изображений с высоким разрешением. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Medicine.
Эти «биологические часы тканей» анализируют микроструктуру тканей с помощью модели глубокого обучения, средняя погрешность прогнозирования составляет всего 4,9 года. Результаты прогнозирования тесно связаны с известными показателями старения, такими как укорочение теломер, патологические изменения тканей и количество хронических заболеваний. Исследование показало, что органы человека стареют не с одинаковой скоростью: лёгкие, почки, поджелудочная и надпочечники демонстрируют ускоренное старение уже в возрасте от 20 до 40 лет, а изменения в матке особенно выражены в период, близкий к менопаузе. Кроме того, почечная недостаточность связана с сигналами ускоренного старения нескольких тканей, а диабет оказывает заметное влияние на ткань поджелудочной железы.
Поскольку получение тканей органов обычно требует биопсии, исследовательская группа дополнительно связала биологический возраст тканей, полученный на основе изображений, с данными экспрессии генов в крови, создав модель 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, диабетом и инсультом, открывая новые возможности для неинвазивного мониторинга заболеваний и ранней диагностики.
Успешная разработка нового инструмента ИИ — «биологических часов тканей»
Использование модели глубокого обучения для прогнозирования биологического возраста органов по гистологическим изображениям со средней погрешностью в 4,9 года
Различия в скорости старения органов
Лёгкие, почки, поджелудочная железа и другие ткани демонстрируют ускоренное старение в возрасте от 20 до 40 лет, а изменения в матке наиболее заметны в период, близкий к менопаузе
Связь конкретных заболеваний с паттернами старения тканей
Почечная недостаточность связана с сигналами ускоренного старения нескольких тканей, а диабет оказывает особенно заметное влияние на ткань поджелудочной железы
Образцы крови могут заменить биопсию для прогнозирования возраста тканей
Модели, основанные на данных экспрессии генов в крови, позволяют идентифицировать паттерны старения тканей, связанные с различными заболеваниями
Text generated using AI
