Ученые создали часы, которые прогнозируют болезни за годы до их начала

Исследователи из Пекинского университета представили результаты проекта LifeClock ("Часы жизни") - модели на основе искусственного интеллекта, способной не только определять биологический возраст человека, но и прогнозировать возможные заболевания и продолжительность жизни. Для обучения этой системы использовались медицинские данные 9,6 миллиона человек. Алгоритм учитывал 184 параметра, зафиксированных на разных этапах жизни - от рождения до смерти. Среди них были антропометрические показатели, анамнез, результаты лабораторных и инструментальных исследований.

Как передает BAKU.WS со ссылкой на зарубежную прессу, анализ показал, что биологический возраст можно условно разделить на два этапа: развитие (до примерно 18 лет) и старение. При этом биомаркеры, влияющие на эти процессы, различаются. Так, на "часы развития" сильнее всего воздействуют показатели роста, уровень креатинина и общего белка, а на "часы старения" - концентрация мочевины, альбумина и показатель RDW (ширина распределения эритроцитов, отражающая долю клеток крови с отклонениями в размере).

В ходе экспериментов модель LifeClock успешно предсказывала у детей задержку роста, нарушения развития, ожирение, гипофункцию гипофиза и другие состояния. У взрослых система точно прогнозировала риск развития сахарного диабета 2-го типа, инсульта, почечной недостаточности и сердечно-сосудистых заболеваний.

По мнению ученых, такая технология позволит врачам заранее выявлять пациентов из группы риска и проводить профилактику еще до появления симптомов. Это особенно важно для людей среднего возраста. Хронологический возраст, определяемый по дате рождения, не отражает степень износа организма и накопленных повреждений, поэтому биологический возраст считается более точным показателем состояния здоровья.

Ранее существующие методы оценки биологического возраста требовали сложных и дорогостоящих исследований, включая генетические тесты и молекулярный анализ. Однако такие подходы дают информацию лишь о текущем состоянии организма и не учитывают динамику изменений во времени, а значит, не способны прогнозировать заболевания - в отличие от модели LifeClock.