Forscher des Buck Institute for Research on Aging, Google Health und des Zuckerberg Hospital in San Francisco
Geringfügige Veränderungen in den retinalen Kapillarenbleiben oft unbemerkt, können aber mit einem trainierten neuronalen Netz erkannt werden, erklären die Wissenschaftler. Zuvor entwickelten Google-Forscher Modelle zur Vorhersage diabetischer Retinopathie anhand von Netzhautbildern und nutzten sie zur Erkennung von mindestens 39 Augenkrankheiten.
Um das Alter zu schätzen, trainierten die Forscher dieses Modell mit einem Datensatz, der Folgendes enthält:Das fertige Modell wurde an Netzhautbildern von 64.000 Patienten getestet.aus der UK Biobank.
Die Studie zeigte eine hohe Korrelation zwischeneyeAge geschätztes Alter und chronologisches Alter. Die Ergebnisse zeigen jedoch eine genauere positive Vorhersagerate für zwei aufeinanderfolgende Besuche bei Personen als für zufällige, altersangepasste Personen.
Die Ergebnisse zeigen, dass möglicherweise weniger alsIn einem Jahr werden wir in der Lage sein, den Alterungsverlauf mit einer Genauigkeit von 71 % zu bestimmen, erkennbare Veränderungen in den Augen der behandelten Personen festzustellen und eine valide Beurteilung der geroprotektiven Therapie zu ermöglichen.
Sara Ahadi, Co-Autorin und ehemalige Google Research Fellow
Forscher stellen das derzeit festDie Altersbestimmung verwendet eine phänotypische Altersbestimmungsmethode, die auf der Analyse von Blutbiomarkern basiert. Diese Methode ist weit verbreitet, aber für die Bewertung kurzfristiger Veränderungen nicht gut geeignet. Im Gegenteil, die dünnsten Blutgefäße in der Netzhaut erfassen alle Veränderungen im Körper und sind unabhängig von Nahrungsaufnahme oder Infektionskrankheiten. Zusammen mit anderen Instrumenten können sie verwendet werden, um die Wirkung von Anti-Aging-Therapien zu beurteilen.
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