Naukowcy z Buck Institute for Aging Research, Google Health i Zuckerberg San Francisco Hospital
Niewielkie zmiany w naczyniach włosowatych siatkówkiczęsto pozostają niezauważone, ale można je wykryć za pomocą wytrenowanej sieci neuronowej, wyjaśniają naukowcy. Wcześniej badacze Google opracowali modele do przewidywania retinopatii cukrzycowej na podstawie obrazów siatkówki i wykorzystali je do wykrycia co najmniej 39 chorób oczu.
Aby oszacować wiek, naukowcy przeszkolili tomodel oparty na zbiorze danych obejmującym dynamiczne obserwacje dla ponad 100 tysięcy pacjentów. Gotowy model przetestowano na obrazach siatkówki 64 tysięcy osób uzyskanych z brytyjskiego biobanku.
Badanie wykazało wysoką korelację międzyeyeAge szacowany wiek i wiek chronologiczny. Jednak wyniki pokazują dokładniejszy dodatni współczynnik predykcji dla dwóch kolejnych wizyt u osób, niż dla przypadkowych osób w odpowiednim wieku.
Wyniki pokazują, że potencjalnie mniej niżza rok będziemy w stanie określić trajektorię starzenia się z 71% dokładnością, odnotowując zauważalne zmiany w oczach osób poddawanych leczeniu, dając miarodajną ocenę terapii geroprotekcyjnej.
Sara Ahadi, współautorka i była stypendystka Google Research
Badacze zauważają, że obecnieOcena starzenia wykorzystuje metodę fenotypowej oceny wieku, która opiera się na analizie biomarkerów krwi. Ta metoda jest szeroko stosowana, ale nie nadaje się dobrze do oceny zmian krótkoterminowych. Wręcz przeciwnie, najcieńsze naczynia krwionośne w siatkówce rejestrują wszystkie zmiany w ciele i nie zależą od spożycia pokarmu ani choroby zakaźnej. Wraz z innymi narzędziami można je wykorzystać do oceny efektów terapii przeciwstarzeniowych.
Czytaj więcej:
Biolodzy odkrywają, w jaki sposób komórki rakowe wymykają się układowi odpornościowemu
Kluczowa teoria fizyki kwantowej została w końcu udowodniona. Główny
Nazwane produkty, które chronią mózg przed demencją i kiedy ich używać