Všichni známe někoho, kdo jako by se vzpíral stárnutí – lidi, kteří vypadají mladší než jejich vrstevníci, přestože jsou stejně staří. Jaké je jejich tajemství? Vědci z japonské univerzity v Ósace možná našli způsob, jak tento rozdíl kvantifikovat. Začleněním hormonálních (steroidních) metabolických drah do modelu řízeného umělou inteligencí vyvinuli nový systém, který dokáže odhadnout biologický věk člověka – měřítko toho, jak jeho tělo zestárlo, místo pouhého počítání let od narození.

Tato nová metoda analyzuje pomocí pouhých pěti kapek krve 22 klíčových steroidů a jejich vzájemné působení a poskytuje tak přesnější posouzení zdravotního stavu. Průlomová studie týmu, publikovaná v časopise Science Advances, nabízí potenciální pokrok v personalizovaném řízení zdraví, který umožní včasnější odhalení zdravotních rizik souvisejících s věkem a zásahy šité na míru.

Nový model poháněný umělou inteligencí umožňuje přesnější určení biologického věku

Stárnutí není jen o počtu let, které jsme prožili – je utvářeno genetikou, životním stylem a faktory prostředí. Tradiční metody odhadu biologického věku se spoléhají na obecné biomarkery, jako je metylace DNA nebo hladiny proteinů, ale tyto přístupy často opomíjejí složité hormonální sítě, které regulují vnitřní rovnováhu těla. „Naše tělo se při udržování homeostázy spoléhá na hormony. Tak jsme si řekli, proč je nepoužít jako klíčové ukazatele stárnutí?“ říká Dr. Qiuyi Wang, spoluautor studie. Při testování této myšlenky se výzkumný tým zaměřil na steroidní hormony, které hrají klíčovou roli v metabolismu, imunitních funkcích a reakci na stres.

Tým vyvinul model hluboké neuronové sítě (DNN), který zahrnuje metabolické dráhy steroidů, což z něj činí první model umělé inteligence, který explicitně zohledňuje interakce mezi různými molekulami steroidů. Namísto zkoumání absolutních hladin steroidů – které se mohou u jednotlivých osob značně lišit – model zkoumá poměry steroidů, což umožňuje personalizovanější a přesnější určení biologického věku.

„Náš přístup snižuje šum způsobený individuálními rozdíly v hladinách steroidů, což modelu umožňuje zaměřit se na smysluplné vzorce,“ vysvětluje Dr. Zi Wang, spoluautor a odpovídající autor tohoto článku. Model byl vycvičen na krevních vzorcích stovek jedinců a ukázal, že rozdíly v biologickém věku mají tendenci se s přibývajícím věkem lidí zvětšovat – tento efekt vědci přirovnávají k řece, která se rozšiřuje po proudu.

Chronický stres a proces stárnutí

Jedno z nejpozoruhodnějších zjištění studie se týká kortizolu, steroidního hormonu často spojovaného se stresem. Výzkumníci zjistili, že při zdvojnásobení hladiny kortizolu se biologický věk zvýšil přibližně 1,5krát. To naznačuje, že chronický stres by mohl urychlit proces stárnutí na biochemické úrovni, což zdůrazňuje význam zvládání stresu pro dlouhodobé udržení zdraví. „O stresu se často hovoří obecně, ale naše výsledky poskytují konkrétní důkaz, že má měřitelný vliv na biologické stárnutí,“ říká profesor Toshifumi Takao, jeden z autorů a odborník na analytickou chemii a hmotnostní spektrometrii.

Výzkumníci se domnívají, že tento model biologického stáří poháněný umělou inteligencí by mohl otevřít cestu k personalizovanějšímu sledování zdravotního stavu. Budoucí aplikace by mohly zahrnovat včasnou detekci nemocí, wellness programy na míru, a dokonce i doporučení pro životní styl, který zpomaluje stárnutí.

Měření a zpomalení biologického stárnutí

Přestože studie představuje významný pokrok, tým uznává, že biologické stárnutí je složitý proces, který ovlivňuje mnoho dalších faktorů než jen hormony. „Toto je teprve začátek,“ říká Dr. Z. Wang. Výzkumníci doufají, že rozšířením souboru dat a zahrnutím dalších biologických markerů se jim podaří model dále zdokonalit a získat hlubší vhled do mechanismů stárnutí. S pokračujícím pokrokem v oblasti umělé inteligence a biomedicínského výzkumu se sen o přesném měření – a dokonce zpomalení – biologického stárnutí přibližuje. Prozatím by schopnost určit „rychlost stárnutí“ pomocí jednoduchého krevního testu mohla představovat průlomový vývoj v oblasti preventivní zdravotní péče.