Az Alpina Non-fantasztikus Kiadó Polina Loseva tudományos újságíró könyvét az óramutató járásával ellentétesen adta ki. A TASS egy részletet tesz közzé arról, hogy a tudósok hogyan keresik az öregedés jeleit a testben.
Kiadó * Alpina nem-fantasztikus *.
Gyűjtsd össze őket
2001-ben megjelent az első „törékenységi index”, az öregedés egyik legegyszerűbb mutatója. A kutatók egy nagy mintát tesztelték az emberek törékenység öt jele alapján: véletlen fogyás, gyenge tapadási erő, lassú járás, fáradtság és inaktív állapot. Azok, akik megfelelnek legalább három kritériumnak, a kritérium szerzői törékenynek ítélték meg. Nagyobb a betegség, a kórházi ápolás és a halál kockázata. Azokat, akik csak egy vagy két tulajdonságnak feleltek meg, közbenső törékenységi státusszal kaptak. Ez a fajta elsőfajta kritérium még nem tette lehetővé az egyes alanyok pontos kockázatának felmérését, de segítségével már meg lehetett mérni a lakosság egésze és az egyes csoportok kockázatait.
Promóciós videó:
Később ezen ötlet alapján a törékenységi mutatók egész erdője nőtt. Azóta a szolgáltatások száma jelentősen megnőtt és elérheti a több százot, de az elv változatlan marad. Minden szolgáltatás olyan paraméter, amely:
a) egészségkárosodás (és nem egy életmód tulajdonsága, például a dohányzás);
b) az életkorral gyakrabban fordul elő;
c) az emberek legalább 1% -ánál fordul elő.
A jelek összegének ki kell terjednie a test munkájának különböző területeire, azaz nemcsak a testi testi állapotra, hanem az ember mentális és pszichés egészségére is. Valójában ezek az indexek mérik a hiányosságok / sérülések számát az emberi testben, ezért ezeket gyakran nevezik hibaindexeknek. Minden tucat vagy száz tulajdonságot 0-tól 1-ig terjedő skálán kapnak, és az alany törékenységi pontszámot kap, amely a test öregedésével növekszik.
A törékenységi index az öregedéssel kapcsolatos orvosi megközelítés lényeges eleme, amely az öregséget az öregedéssel kapcsolatos betegségek sorozatának tekinti. Ezért ezeket az mutatókat gyakran használják az orvosi munkában, és jó munkát végeznek például az idős emberek intenzív ellátásra való igényének előrejelzésében. Ritka esetekben fiatalok számára is dolgoznak, mivel minden hiba, minden életkorral összefüggő betegség súlyosan rontja a túlélési arányukat. Segítségükkel azonban a halál kockázatától eltekintve más megjósolni nehéz, tehát a viszonylag egészséges embereknek kevés hasznuk van. Ezenkívül a törékenységi mutatók semmit sem mondnak az öregedés okáról, és csak a következményeit mérik.
Mindazonáltal maga az elv - nem egy paraméter, hanem a markerek összegének használata - minden bizonnyal igaz, mivel figyelembe veszi a népesség heterogenitását. És most a kutatók többváltozós modelleket próbálnak felépíteni a biológiai életkor becslésére.
Például a CALERIE amerikai tanulmányban, amely a kalória korlátozására szólít fel, a tudósok 18 különféle jelet követnek: a koleszterin és a hemoglobin mennyiségétől a nyálkahártyák egészségéig. Mindegyiküknél 26 és 38 év közötti változási görbét készítettek, és felépítettek egy modellt, amely az összes paraméterben bekövetkező változások összege alapján előrejelzi a biológiai korot, szorozva bizonyos együtthatókkal. Az egyes résztvevők biológiai életkorának becslésére tett kísérletek azt mutatták, hogy még a fiatalok népessége is nagyon heterogén. A kísérletezők szerint az alanyok biológiai életkora, akik útleveleik szerint 38 évesek, 30-50 év lehet. Ebben a tanulmányban különösen fontos, hogy a tudósok egészséges fiatal emberekkel dolgozzanak, akikben a halál vagy a betegségek kialakulásának kockázatát szinte lehetetlen megbecsülni. Valószínűleg,a közeljövőben ilyen komplex életkor-jelző jelenik meg. Az egyetlen kérdés az, hogy milyen konkrét paramétereket fog belefoglalni.
Ő minket tart
Mit jelent az 5, 10 vagy akár 100 paraméter az emberi test szervezetének összetettségéhez viszonyítva? Annak érdekében, hogy ne aggódjon a legpontosabb biomarkerek kiválasztása miatt, sok tudós alapvetően eltérő megközelítést alkalmaz a biológiai életkor - a mesterséges intelligencia - kiszámításához. Az utóbbi időben számos olyan cikk folyik, amelyben az orvosok idegi hálókat tanítanak a betegségek széles skálájának diagnosztizálására, miért nem alkalmazzák őket az öregedésre?
Az USA-ban ezt kutatók egy csoportja végzi, Alex Zhavoronkov tudós vezetésével. Képzik a mesterséges intelligenciát az öregedés sokféle jele alapján. Például 2018-ban megtanították neki, hogy miként lehet egy személy fényképéből mérni az ember életkorát. A szem és a környező bőr felismerésével a program két-öt év pontossággal határozta meg az életkorot. Ugyanakkor a legjelentősebb tulajdonság a szem sarkában lévő ráncok kiderült: amint a fényképeket bezárták, az idegháló szempontjából az idős emberek kicsinek tűntek.
2019-ben Zhavoronkov csoport vérvizsgálatot végzett. Az általuk mért paraméterek a szokásos biokémiai tesztre hasonlítanak: a különböző vérsejtek mennyisége, a fehérjék, zsírok, glükóz és anyagcseretermékek koncentrációja - karbamid, kreatinin (az izmok anyagcseréje, amelyet általában a vesék választanak ki), bilirubin (hulladék hemoglobin). A mesterséges intelligencia ismét hat éves pontossággal határozta meg a alanyok életkorát.
Az út során kiderült, hogy a különféle nem és etnikai csoportok esetében figyelembe kell venni a markerek eltérő halmazát. Például a nátriumkoncentráció fontos szerepet játszott a dél-koreaiak életkorának kiszámításában, ám ez nem függött szignifikánsan a kelet-európaiak életkorától. És ez egy másik jellemző, amelyet szem előtt kell tartani, amikor a biológiai korral foglalkozunk: érdemes minden alkalommal ellenőrizni, hogy a minták alapján melyik mintát fejlesztették ki annak meghatározására. Amit a régi kínai öreg teszi, az nem feltétlenül működik az indiánok számára.
Következő sorban a mikrobák vannak. Annak ellenére, hogy még mindig nem vagyunk biztosak abban, hogy a bél mikroflóra különböző képviselői pontosan hogyan befolyásolják az emberi egészséget, a mesterséges intelligencia már megszámolta őket. Az emberi bélben a különféle baktériumtípusok relatív számának összehasonlításával az idegi hálózat megtanulta az életkor körülbelül négy éves pontosságú meghatározására.
Érdekes, hogy egyes mikrobák viszonya az életkor meghatározásához nem függött attól, hogy azok egészségre jók-e, vagy éppen ellenkezőleg, károsak. Ebben az értelemben az "öregedésbarát" baktériumok különösen kíváncsinak tűnnek. Ez valószínűleg ugyanaz az újonnan megszerzett béllakó, akiről beszéltünk a "Mikrobák" fejezetben, és amely megtartja a szükséges sokféleséget az öregedő szervezetben, és fenntartja a gyulladást a kívánt szinten. De egy másik magyarázat is lehetséges: ezek a mikrobák nemcsak az öregséget, hanem az időskorba lépett nemzedék életmódját tükrözik: alacsony fizikai aktivitás, magas cukor- és feldolgozott ételek. És ha ez igaz, akkor a jövőben a tudósoknak nemcsak a nemtől vagy a fajtól függően kell módosítaniuk az életkor meghatározásának módszerét,hanem a generációtól és életmódjától is.
A mesterséges intelligencia munkája minden bizonnyal kiszélesíti a látóteret és feltárja, hogy mi marad a klasszikus módszerekkel. Ugyanakkor nem minden mért paraméter felel meg a biomarkerek kritériumainak. Ezért egy ideghálózat, amely képes meghatározni az ember életkorát, funkcionálisan nagyon hasznosnak bizonyul, biológiai szempontból azonban sok kérdést vet fel.
Az AI által figyelembe vett paraméterek közül melyik igazán fontos? Melyek kapcsolódnak az öregedés okaihoz, és amelyek csak az életmódot tükrözik? A mesterséges intelligenciát egy számunkra érthetetlen algoritmus vezeti, amely nem támogatott jóslatokat hoz létre, mint például a görög osztó. Annak érdekében, hogy okot lehessen hinni előrejelzéseinek, még el kell különíteni és tesztelnünk azokat a fő markereket, amelyekre támaszkodik.
Átalakítási nehézségek
A biológiai kor lehetséges potenciális markereinek felsorolása nem ér véget. Jelöltként a vérben keringő DNS törmelékeit, az extracelluláris fehérjék cukortartalmának mennyiségét és az MRI vizsgálat során az agy jellemzőit is javasolják. Egy nemrégiben végzett tanulmány az agy életkorát a glükóz egységre jutó oxigénmennyiség alapján számította ki. A glükóz bontását az oxigén részvétele nélkül "gyermeki" jelnek, a teljes oxigén légzést "felnőttnek" tekintik. Ez a módszer csak 8,5 év pontossággal becsülte meg az életkorot, de a nők agya átlagosan négy évvel fiatalabb volt, mint a férfiaké. Sok ilyen példa létezik, és a biomarker jelöltek száma tovább növekszik.
A probléma az, hogy előrejelzéseik nem egyeznek jól egymással. És ha az egyes csoportokon belül a markereket továbbra is megnevezhetjük egy közös nevezőbe - például az epigenetikus órák minden típusát azonos módon lehet kalibrálni -, akkor a csoportok közötti különbségek továbbra is nagyok. Különböző tanulmányokban eltérően viselkednek: Hannam (de a horvát óráin) órái előre jelezik a csökkent mentális képességek és motoros képességek kockázatát, más munkákban csak a horvát órákkal jár a szív-érrendszeri betegségek és az elhízás kockázata. A harmadik vizsgálatban a törékenységi index sokkal pontosabb a biológiai életkor meghatározásában, mint a metilezési órákban, és a negyedikben egyik marker sem volt képes pontosan megjósolni az életkor jeleit.
Talán a lényeg a legtöbb biológiai marker szűk "specializációjában" van, amelyek csak a "saját" területükön mutatnak indikatív képet. A lipid koncentráció szorosan összefügg az elhízással, az agy MRI-jével - az intelligenciával, a telomer hosszúságával - a regenerációval és így tovább. De ha ez így van, akkor egy szerv vagy szervrendszer életkora alapján megítélhetjük-e a test egészét érintő kockázatokat?
Szigorúan véve nem vagyunk biztosak abban, hogy az emberi test minden része azonos ütemben öregszik, és ahhoz, hogy erről beszéljünk, mindenkinek közös öregedési paraméterre van szükségünk. Például epigenetikai szempontból a legtöbb szövet (bár nem mindegyik) nagyjából azonos korú, de az öregedő sejtek száma eltérő.
Ebben az értelemben érdekes megfigyelni a vérátömlesztésen vagy szervátültetésen átesett betegeket - ezután testükben különböző biológiai korú sejtek találhatók. A mérések azt mutatják, hogy ugyanabban a testben való tartózkodás nem enyhíti a korkülönbséget. És ha a donor fiatalabb volt, mint a recipiens, akkor sejtjei továbbra is a saját idejükben élnek, fiatalabbak maradnak, mint a környező szövetek - legalábbis az epigenetikus óra szerint.
Így vagy úgy, az összes szervre vonatkozóan egyetlen intézkedés még nem létezik, csakúgy, mint nincs egyetlen biomarker, amely alkalmas minden kísérlethez. Minden alkalmazott paraméter megoldja sajátos problémáját; néhány tanulmányban a kutatók külön jelölőket keresnek a test különböző életterületeire. És ennek megvan a saját logikája: minél konkrétabb paramétert mérünk, annál jobban megértjük, hogyan formálódik, és amelynek hatására megváltozhat.
Amikor megpróbálunk egy markert megtalálni az egész szervezetre, azonnal felmerül a kérdés: mit pontosan mérünk? A telomerek azt jelzik, hogy a sejtek készen állnak-e a megosztásra, az epigenesztikus óra megmutatja, hogy egy sejt mennyire helyrehozza a DNS-ét, vagy mennyire tartja a géneket nem húzva. Ez a két marker szinte soha nem esik egybe a másikkal a jóslatokban. Talán ez azt sugallja, hogy mindegyik marker méri saját öregedési oszlopának vastagságát - és akkor nincs értelme megpróbálni összekapcsolni őket.
Valószínűleg ez a biohackerek problémája, akik megpróbálják mérni testük számos paraméterét, és az "optimális" értékekhez igazítani. Hihetetlen számú marker van, és ezek mindegyike külön-külön semmit nem jelenthet (csakúgy, mint a metilezett DNS minden egyes régióját gyakorlatilag nem társítja a biológiai életkor), vagy olyan eredményeket adhat, amelyek nem esnek egybe más előrejelzésekkel. Ezért nem valószínű, hogy egy nap egy olyan paramétert megtalálunk, amely minden kérdésre megválaszolja.
Zsákváltásban találjuk magunkat: lehetetlen megtalálni egy, mindenki számára azonos jelzőt, és sok kisebb marker még mindig gyengén konzisztens egymással, és nem nyújt biológiai magyarázatot. Ugyanaz a probléma, amely az öregedés elleni harcosokkal néz szembe: Úgy tűnik, hogy már nem szándékozunk kinézni egy varázslatos tablettát, és alig lehet részeket rögzíteni, amint azt Aubrey de Gray javasolja. A változtatások listája, amelyet ezen rész oldalain állítottunk össze, nem hagy reményt a könnyű javításra. A következő részben megpróbálunk egy középtávot találni, és arról beszélünk, hogy az öregedés okainak kutatása miként segít megtudni, mit lehet ezzel megtenni, és melyik az "ifjúság elikzírjének" receptje tűnik ma legmegfelelőbbnek.