'Sat za starenje' koristi AI za predviđanje imunološkog zdravlja i pojave bolesti

digitalni i analogni satovi na zidu

  • Novi biološki sat oslanja se na imunološke biomarkere kako bi identificirao obrasce i rizik od kroničnih upalnih bolesti i dobrobit imunološkog sustava.
  • Analizom uzoraka krvi od 1,001 osobe u dobi od 8–96 godina, studija je utvrdila vezu s upalnim satom starenja (iAge) s ukupnom bolešću, dugovječnošću i pogoršanjem imunološkog stanja.
  • IAge predviđa multimorbiditet - nakupljanje višestrukih kroničnih upalnih bolesti, dugovječnost i imunosenescenciju - odnosno starosno pogoršanje i nepravilnu funkciju imunološkog sustava.

Znanstvenici su generirali algoritam umjetne inteligencije nazvan "upalni sat starenja (iAge)" koji može predvidjeti dobne upalne bolesti i mjeriti cjelokupno zdravlje imunološkog sustava.

Sistemska kronična upala ima zajedničke veze s mnogim dobnim bolestima, uključujući bolesti srca, rak i neurodegenerativne bolesti poput Alzheimerove bolesti. To je zbog povećane razine molekula koje sudjeluju u upalnim procesima koji se nakupljaju s godinama, uzrokujući dugotrajno oštećenje tijela.

Algoritam za iAge proizlazi iz dubinskog ispitivanja više biomarkera imunološkog sustava u krvi, kao i identificiranja mjernih podataka i obrazaca povezanih s tim kroničnim upalnim odgovorom.

Rezultat iAge daje pojedincima dob na temelju imunološkog zdravlja i razine upale, u usporedbi s nizom referentnih vrijednosti i u odnosu na dob u godinama. Viši rezultat iAge ukazuje na povećan potencijal za bolest, dok niži rezultat ukazuje na relativno zdrav imunološki sustav.

Istraživači opisuju blagodati i rad uređaja u nedavnom radu u časopisu Nature Aging. Nazish Sayed i Yingxiang Huang, iz Stanford 1000 Immunomes Project na Medicinskom fakultetu Sveučilišta Stanford u Kaliforniji, zajedno su vodili studiju.

Edifice Health, biotehnološka tvrtka koja je razvila ovaj sat, navodi da je stvorila i popis predloženih radnji, uključujući "specifične kombinacije prehrambenih dodataka, nutraceutskih proizvoda, medicinske hrane, lijekova na recept i promjene načina života" kako bi riješila i smanjila iAge osobe postići.

Referentne vrijednosti za iAge

Da bi stvorili točku usporedbe za iAge, znanstvenici su koristili podatke iz Projekta imunoma Stanford 1000, koji je prikupio uzorke krvi od 9-godišnje uzdužne skupine od 1,001 ispitanika u dobi između 8 i 96 godina.

Članak napominje da za razliku od akutne upale, koja je često posljedica infekcije i za koju su znanstvenici identificirali specifične molekule povezane s odgovorom, kronična upala nema definirani skup biomarkera povezanih s tim odgovorom.

Istražujući ove uzorke krvi i prilagođavajući dob, spol, indeks tjelesne mase i druge biološke čimbenike, znanstvenici su uspjeli provesti dublju analizu imunološkog sustava i identificirati potencijalne biomarkere.

Koje biomarkere predviđa iAge?

S nelinearnom metodom usporedbe, iAge rezultat korelirao je s višestrukim metrikama upale mjerenim razinama prisutnih molekula imunološkog sustava i njihovih povezanih putova.

Multimorbiditet

Multimorbiditet se odnosi na nakupljanje višestrukih kroničnih upalnih bolesti.

Multimorbiditet i iAge pokazali su snažnu korelaciju. Za ispitanike starije od 60 godina, porast iAge povezao se s povećanjem multimorbiditeta. Istraživači su također otkrili da je ukupna količina određenih T stanica i B stanica, bijelih krvnih stanica koje igraju ulogu u imunološkom odgovoru, pokazala sličnu korelaciju.

Dugovječnost

Za skupinu sudionika u dobi od 100 godina i više, znanstvenici su uspoređivali svoju dob s njihovom stvarnom dobi. Od 19 sudionika, 68% je pokazalo relativno nizak iAge rezultat, dok je samo 31% bilo u skupini visokog ranga. Za usporedbu, kontrolna skupina starijih odraslih otkrila je da je samo 23% ispitanika imalo nizak iAge rezultat.

Sudionici u dobi od 100 godina i stariji pokazali su nižu iAge po znatno nižoj stopi, što sugerira da je "iAge povezan s iznimnom dugovječnošću."

Imunosenescencija

Imunosenescencija opisuje pogoršanje i nepravilnu funkciju imunološkog sustava koja dolazi s godinama.

Protein CXCL9, koji ima veze s imunosenescencijom, pružio je najveći doprinos uzorku iAge. CXCL9 je mali protein koji regulira upalni i imunološki odgovor. U početku je ovaj protein imao pozitivne korelacije s godinama, a njegove su se razine značajno povećale u 60. godini.

Temeljni mehanizam CXCL9 u imunosenescenciji može biti narušavanje pravilne funkcije endotelnih stanica. Te su stanice prisutne u sluznici krvnih žila, a njihova je normalna funkcija regulirati protok krvi. Međutim, oštećene endotelne stanice mogu potaknuti upalne procese.

Ispitivanje uloge ovog proteina u miševa pokazalo je da su stariji miševi oštetili endotelne stanice s većim količinama CXCL9. Te oštećene stanice dovele su do stanja ateroskleroze. Druge studije također su otkrile da su ove oštećene endotelne stanice dovele do zadebljanja srčanog mišića - takvi su uvjeti preteča kardiovaskularnih bolesti.

Znanstvenici su predložili da kako se proizvodnja CXCL9 povećava s godinama, endotelne stanice postaju oštećene, povećavajući upalne signale koji uzrokuju kardiovaskularne bolesti.

Međutim, kada su istraživači inhibirali CXCL9 kod miševa, djelomično su obnovili ispravnu funkciju endotelnih stanica. To podiže potencijal terapija usmjerenih na CXCL9 kao preventivnu mjeru za odgađanje staničnog starenja i bolesti.

Primjena iAge sata

Ova AI tehnologija otvara mogućnost rane dijagnoze upalnih stanja i pada imunološkog sustava. Može pomoći identificirati osobe kojima prijeti rani početak bolesti i dovesti do preventivnih mjera za poboljšanje cjelokupnog zdravlja. Kao što autori primjećuju u svom radu:

"Primjenom metoda umjetne inteligencije na duboko imunološko praćenje ljudske krvi, generiramo upalni sat starenja, koji se može koristiti kao popratna dijagnostika za informiranje liječnika o upalnom opterećenju pacijenta i ukupnom zdravstvenom stanju, posebno onima s kroničnim bolestima."

Generacija iAge pridonosi važnim uvidima vezanim uz imunološki sustav rastućem popisu satova koji stare, a koji predviđaju zdravstvena stanja na temelju bioloških procesa.