Специалисты из Австрийской академии наук (CeMM) и Венского университета (LBI-NetMed) разработали метод оценки биологического возраста органов с помощью искусственного интеллекта. Исследование, результаты которого опубликованы в журнале Nature Medicine, демонстрирует, что внутренние органы изнашиваются неравномерно на протяжении жизни, и эти процессы можно выявить даже по анализу крови. Данная технология создает базу для лучшего понимания механизмов старения и открывает перспективы для ранней диагностики патологий.

Известно, что хронологический и биологический возраст не всегда совпадают: одни люди сохраняют молодость до 60 лет, другие же стареют быстрее своих лет. Возникает вопрос, чем именно отличается «возраст» печени или мозга и можно ли точно измерить разрыв между паспортным возрастом и реальным состоянием каждого органа.

Для решения этой задачи команда под руководством Андре Рендейро, совместно с Эрнесто Абилой, Ива Бульян и Йимин Чжэн, использовала один из крупнейших в мире наборов цифровых изображений человеческих тканей. В основу легли данные проекта GTEx, включающие образы от 983 доноров. Были собраны ткани из 40 различных органов — от мозга и сердца до кишечника и кожи. Каждый образец был оцифрован в виде высококачественных срезов, раскрывающих микроскопическую структуру. Всего было проанализировано 25 712 изображений, состоящих из примерно 480 миллионов отдельных фрагментов, с применением современных алгоритмов компьютерного зрения.

В рамках исследования специалисты задействовали базу данных проекта GTEx, где были собраны гистологические образцы тканей 983 добровольцев. Материал включал сорок различных типов органов — от сердечной и мозговой ткани до легких, кожи, кишечника и поджелудочной железы. Все образцы были оцифрованы в виде высококачественных снимков срезов, демонстрирующих микроструктуру органов. Объем данных впечатляет: для анализа с помощью современных компьютерных зрительных моделей использовались 25 712 изображений, разбитых примерно на 480 миллионов отдельных фрагментов.

Анализ показал, что архитектурная структура органов фиксирует ход времени в «тихом дневнике». Даже без специального обучения этой задаче искусственный интеллект выявил, что возраст является ключевым фактором, определяющим внешний вид тканей во всех исследуемых типах. На основе этих данных команда создала модель «тканевых часов» — алгоритмы, которые независимо вычисляют биологический возраст человека, анализируя визуальные характеристики тканей каждого конкретного органа.
Точность таких предсказаний составила в среднем 4,9 года погрешности, что превосходит методы оценки старения, основанные на ДНК-анализе, особенно в контексте выявления тканеспецифичных патологий. Кроме того, рассчитанный биологический возраст оказался тесно коррелирован с признанными маркерами старения, такими как укорочение теломер, наличие хронических заболеваний и тканевые аномалии.

«Ткани хранят удивительно детальную запись процессов старения», — отмечает Рендейро, ведущий исследователь CeMM. По его словам, интеграция гистологических изображений с технологиями ИИ позволяет обнаруживать паттерны биологического старения, невидимые человеческому глазу, и помогает понять, как старение протекает неодинаково в разных частях тела.

Исследование продемонстрировало, что биологическое старение протекает неоднородно: ряд органов, включая легкие, почки, поджелудочную и надпочечники, испытывали ускоренные возрастные изменения в период с 20 до 40 лет. Остальные ткани развивались по иным, более сложным траекториям, достигая пиковых показателей старения в более позднем возрасте, при этом в матке резкий сдвиг пришелся на период менопаузы.

Ученые установили тесную корреляцию между специфическими тканевыми изменениями и заболеваниями или факторами образа жизни. Так, почечная недостаточность ассоциировалась с преждевременным старением множества тканей, а диабет наиболее сильно отражался на состоянии поджелудочной железы.

Кровавые маркеры эффективно выявили паттерны старения, связанные с широким спектром патологий: болезнью Альцгеймера, Крона, муковисцидозом, васкулитом, диабетом и инсультом. В частности, при болезни Альцгеймера максимальные сигналы старения фиксировались в мозге, тогда как болезнь Крона проявляла себя через ускоренные изменения в желудочно-кишечном тракте.

Работа подчеркивает, что старение не сводится исключительно к хронологическому времени, демонстрируя при этом значительный потенциал искусственного интеллекта в патологии и геронтологии. Интеграция масштабных данных тканевой визуализации, генной экспрессии и клинической информации позволяет получить целостное понимание механизмов возрастных изменений в организме человека.