バック老化研究所、Google Health、ザッカーバーグサンフランシスコ病院の研究者
網膜毛細血管の軽微な変化見過ごされがちですが、訓練されたニューラル ネットワークを使用して検出できると科学者は説明しています。以前、Google の研究者は、網膜画像から糖尿病性網膜症を予測するモデルを開発し、それらを使用して少なくとも 39 の眼疾患を検出しました。
年齢を推定するために、研究者たちはこれを訓練しました10万人を超える患者の動的な観察を含むデータセットに基づくモデル。完成したモデルは、英国のバイオバンクから入手した 64,000 人の網膜画像でテストされました。
この研究は、eyeAge 推定年齢と実年齢。ただし、結果は、無作為に年齢が一致した個人よりも、個人を 2 回連続して訪問した方がより正確な陽性適中率を示しています。
結果は、以下の可能性があることを示しています1 年以内に、老化の軌跡を 71% の精度で決定できるようになり、治療を受けている人の目の顕著な変化に注目し、老化防止療法の有効な評価を提供できるようになります。
Sara Ahadi、共著者、元 Google Research Fellow
研究者は、現在、老化の評価は、血液バイオマーカーの分析に基づく表現型の年齢評価方法を使用します。この方法は広く使用されていますが、短期的な変化の評価にはあまり適していません。それどころか、網膜の最も細い血管は体のすべての変化を記録し、食物摂取や感染症に依存しません.他のツールと合わせて、アンチエイジング療法の効果を評価するために使用できます。
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