Ученые из Стэнфордского медуниверситета использовали машинное обучение для анализа белков крови, чтобы оценить биологический, а не хронологический возраст отдельных органов (они зачастую отличаются и это не есть хорошо). Так появился действенный способ предсказать риск развития у внешне здорового человека таких заболеваний, как сердечная недостаточность, болезнь Альцгеймера и диабет.
Исследователи изучили 11 органов и тканей: сердце, легкие, мозг, почки, печень, поджелудочную железу, кишечник, мышцы, жир, иммунную систему и кровеносные сосуды у 5 676 взрослых пациентов от 20 до 90 лет. Особую роль играли белки, гены которых экспрессировались как минимум в четыре раза больше в определенном органе, чем в любом другом.
Алгоритм машинного обучения оценивал хронологический возраст каждого из органов, используя в качестве входных данных эти высокоэкспрессированные белки. Так были созданы две модели сравнения: «организменная» с использованием неспецифичных для органов белков плазмы и «обычная» с использованием всех белков независимо от специфичности. Это позволило сравнить влияние каждого органа на общий возраст. Для каждого пациента алгоритм определял «разрыв в возрасте». Цифры получились пугающие. У 18,4% людей в возрасте 50 лет и старше по крайней мере один орган старел значительно быстрее, чем у остальных. А наличие хотя бы одного органа с ускоренным старением сопряжено с повышенным на 20-50% риском смертности. Хотя только у 1,7% пациентов наблюдалось резкое старение органов, риск смертности у них был аж в 6,5 раз выше. У пациентов же с ускоренным старением сердца риск сердечной недостаточности увеличился на 250% (!), а также наблюдался повышенный риск сердечного приступа и фибрилляции предсердий.
Исследователи изучили 11 органов и тканей: сердце, легкие, мозг, почки, печень, поджелудочную железу, кишечник, мышцы, жир, иммунную систему и кровеносные сосуды у 5 676 взрослых пациентов от 20 до 90 лет. Особую роль играли белки, гены которых экспрессировались как минимум в четыре раза больше в определенном органе, чем в любом другом.
Алгоритм машинного обучения оценивал хронологический возраст каждого из органов, используя в качестве входных данных эти высокоэкспрессированные белки. Так были созданы две модели сравнения: «организменная» с использованием неспецифичных для органов белков плазмы и «обычная» с использованием всех белков независимо от специфичности. Это позволило сравнить влияние каждого органа на общий возраст. Для каждого пациента алгоритм определял «разрыв в возрасте». Цифры получились пугающие. У 18,4% людей в возрасте 50 лет и старше по крайней мере один орган старел значительно быстрее, чем у остальных. А наличие хотя бы одного органа с ускоренным старением сопряжено с повышенным на 20-50% риском смертности. Хотя только у 1,7% пациентов наблюдалось резкое старение органов, риск смертности у них был аж в 6,5 раз выше. У пациентов же с ускоренным старением сердца риск сердечной недостаточности увеличился на 250% (!), а также наблюдался повышенный риск сердечного приступа и фибрилляции предсердий.
Источник: https://t.me/futurecap/6223
Источник изображения: https://t.me/futurecap/6223
Источник изображения: https://t.me/futurecap/6223
#ОбразованиеПресс
#НовостиОбразования
#Исследования
#Инновации
#Технологии
#ИИ
#ИскусственныйИнтеллект
#GPT
#ЧтениеМыслей
#НовостиОбразования
#Исследования
#Инновации
#Технологии
#ИИ
#ИскусственныйИнтеллект
#GPT
#ЧтениеМыслей
