. Математики и биологи из российского стартапа Gero создали алгоритм, который позволяет достаточно точно оценивать биологический возраст человека при помощи короткой анкеты. Их выводы были опубликованы в электронной библиотеке a href="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/578245v1" target="_blank" rel="nofollow noopener"bioRxiv.org/a pquot;Биовозраст показывает, как ваши риски отличаются от возрастной нормы. Способность организма поддерживать здоровье падает с возрастом, благодаря чему шансы приобрести многие неинфекционные болезни удваиваются примерно каждые 8 лет. Если ваш биовозраст равен 42 годам, а возраст по паспорту — 45, это значит, что этот риск находится на уровне людей на три года моложе васquot;, — рассказывает Тимофей Пырков, один из создателей алгоритма./p
В последние годы ученые активно ищут способы оценивать так называемый «биологический возраст человека». Под этим термином ученые понимают то, насколько старыми или молодыми выглядят ткани и органы конкретного индивида по сравнению с другими людьми из его возрастной категории.
Расхождения между календарным и биологическим возрастом, как считают биологи, помогут врачам определять, нужно ли обращать особенное внимание на здоровье их пациентов и помогать им прожить максимально долго. 30 сентября 2017, 08:45 Эликсир бессмертия: как ученые пытаются остановить «седое цунами» старости
Изначально ученые вычисляли биологический возраст человека, анализируя концентрацию определенных белковых молекул в их крови, своеобразных «сигналов старения», а также структуру обертки ДНК и многие другие аспекты работы организма. В последние годы биологи начали находить намеки на то, что эти же оценки можно получить, не забирая пробы крови, а анализируя работу органов при помощи МРТ, рентгена и прочих систем диагностики.
Недавно Пырков и его коллеги научились вычислять биологический возраст человека, используя искусственный интеллект и простые фитнесс-трекеры, следящие за уровнем физической активности. Они пришли к такому выводу, проанализировав данные, собранные во время наблюдений за жизнью примерно ста тысяч американских медсестер и медработников, используя методы машинного обучения.
Эти успехи заставили математиков задуматься, насколько сильно различается точность предсказаний подобных простых систем, не требующих вмешательства в работу организма, и более сложных методик, подразумевающих забор крови и других тканей.
Для этого они воспользовались тем же набором данных из проекта NHANES, что и при работе с фитнесс-трекерами, в который входили не только данные по физической активности американских медицинских специалистов, но и их образцы крови, диетические привычки и результаты самых разных опросов.
При этом сравнении ученые опирались на один простой принцип – результаты предсказаний всех этих методик вычисления биовозраста не должны были сильно расходиться с хронологическим возрастом медсестер и медработиков, и при этом корректно вычислять вероятность их смерти или приобретения инсультов, инфарктов и прочих болезней.
Этот анализ помог им выяснить, что точность предсказаний алгоритмов, использующих как биомаркеры в крови, так и данные опросов, была примерно одинаковой. Опираясь на эту идею, ученые создали нейросеть, которая помогла им отобрать наиболее важные вопросы, которые использовали авторы NHANES, и создать простой, но при этом точный способ вычисления биовозраста. 3 января, 08:12 Полтора землекопа: генетики в поисках секретов «вечной юности»
Более сложная версия этого алгоритма, учитывающая и различия в биомаркерах, смогла корректно вычислить среднюю продолжительность жизни участников NHANES – 79,9 года, что отличается от официальной статистики ВОЗ по США всего на полгода.
Как надеются ученые, их подход не только сделает подобные предсказания более доступными и точными, но и поможет открыть другие факторы, влияющие на биологический возраст человека, анализируя другие наборы данных.
