Buck 노화 연구소, Google Health, Zuckerberg San Francisco Hospital의 연구원
망막 모세혈관의 경미한 변화종종 눈에 띄지 않지만 훈련된 신경망을 사용하여 감지할 수 있다고 과학자들은 설명합니다. 이전에 Google 연구원들은 망막 이미지에서 당뇨병성 망막병증을 예측하는 모델을 개발하고 이를 사용하여 최소 39개의 안과 질환을 감지했습니다.
나이를 추정하기 위해 연구자들은 이것을 훈련시켰습니다.10만 명 이상의 환자에 대한 동적 관찰이 포함된 데이터 세트를 기반으로 한 모델입니다. 완성된 모델은 영국 바이오뱅크에서 얻은 64,000명의 망막 이미지를 대상으로 테스트되었습니다.
연구는 사이의 높은 상관 관계를 보여주었다eyeAge 추정 연령 및 생활 연령. 그러나 결과는 연령이 일치하는 무작위 개인보다 개인을 두 번 연속으로 방문했을 때 더 정확한 양성 예측률을 보여줍니다.
결과는 잠재적으로1년 안에 우리는 71%의 정확도로 노화 궤적을 결정할 수 있을 것이며, 치료를 받는 사람들의 눈에 눈에 띄는 변화를 지적하고 노화 방지 요법에 대한 유효한 평가를 제공할 것입니다.
Sara Ahadi, 공동 저자이자 전 Google Research Fellow
연구원들은 현재노화 평가는 혈액 바이오마커 분석을 기반으로 하는 표현형 연령 평가 방법을 사용합니다. 이 방법은 널리 사용되어 왔지만 단기 변화를 평가하는 데는 적합하지 않습니다. 반대로 망막의 가장 얇은 혈관은 신체의 모든 변화를 기록하며 음식 섭취나 전염병에 의존하지 않습니다. 다른 도구와 함께 노화 방지 요법의 효과를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
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