Bir resim bin kelime değerinde bir olup. Ancak bu resim, yüzün yüksek hassasiyetli bir 3D görüntüsü olduğunda, binlerce kan testine de bedel olabilir. Çünkü dolgun yanaklar ve göz altı torbaları sadece yaşlılığın çirkin habercisi değil, aynı zamanda sağlığımızın da bir yansımasıdır.
Bilim adamları onlarca yıldır kronolojik yaşın – sürücü ehliyetimizden derlenebilen bir sayı – tüm hikayeyi anlatmadığını biliyorlar. Çevremizden beslenme ve egzersiz alışkanlıklarına kadar her şeyden etkilenen sözde biyolojik yaşımız, hücre ve organlarımızın sağlığını yansıtır ve yıllara göre kronolojik yaştan farklılık gösterebilir. Ancak, yaşadığımız zamanı takip etmenin aksine, biyolojik yaşı saptamak daha kaygandır. Şimdi Jing-Dong (Jackie) Han ve meslektaşları , bir kişinin yüzünün 3 boyutlu görüntüsünü alan ve biyolojik yaşını hesaplayan, yüz yaşlanma saati adı verilen yapay zeka odaklı bir süreç geliştirdiler .
Pekin Üniversitesi’nde hesaplamalı bir biyolog olan Han ve ekibi, uygulayıcıların bir kişinin yüzünü “okuyarak” bir kişinin sağlığını tahmin ettiği asırlık bir Çin uygulamasından esinlenerek, Jidong’da yaklaşık 5.000 sakinin 3D yüz görüntülerini analiz ederek saatlerini oluşturdular. Çin. Araştırmacılar, biri kronolojik yaşı tahmin eden, diğeri biyolojik yaşı tahmin eden yapay zekadan türetilen iki saat yarattı. Bu yüz yaşlanma saatleri, yüzümüzün zamanla geçirdiği değişiklikleri takip eder: Gözlerin köşeleri sarkar, burun genişler, gıdı sarkar ve burun ile ağız arasındaki mesafe artar. Ve belirli yüz özelliklerinin belirli rahatsızlıklarla uyumlu olduğu bilinmektedir. Örneğin sistemik inflamasyon, sarkan deride kendini gösterir.
California, Los Altos’ta tıbbi bir yapay zeka girişiminin kurucusu ve CEO’su olan Andre Esteva’ya göre, Han’ın çalışması koruyucu hekimliği alt üst etme potansiyeline sahip: “Bir fotoğraf çekip biyolojik yaşınızı geri getirebilseydiniz, bu sizi gerçekten etkileyebilirdi. senin yaşam tarzın.” Bu araçla doktorlar, insanları erken yaşlandırdığı bilinen kemoterapi gibi zahmetli tedavilere maruz kalan hastaların bakımını da izleyebilir ve yönetebilir. Ayrıca yaşlanmayla ilgili araştırmalara da yardımcı olma potansiyeline sahiptir.
Han, “[Aracımızın] takviyelerini veya yaşlanmayı geciktiren ilaçların etkinliğini değerlendirmesini isteyen şirketlerden çok fazla talep alıyoruz” diyor.
Yapay zeka modelleri, doğru yanıtın veya “temel gerçeğin” zaten bilindiği durumlarda, yeni verilerde (örneğin, kişinin yaşıyla eşleştirilmiş bir yüz) nasıl görüleceğini öğrenmek için örnekler gerektirir. Böylece, potansiyel bir anlaşmazlık noktası ortaya çıktı: Biyolojik yaş için altın bir standart yoktur. Londra Üniversitesi’nde yaş ve kronik hastalıklar arasındaki ilişkiyi inceleyen Christopher Bell, “Biyolojik yaş kavramı, yaşla birlikte ortaya çıkan tüm multisistemik şeyler için daha çok bir şemsiye terimdir” diye açıklıyor. Telomerlerimizin (kromozomlarımızın bozulmasını önleyen kapaklar) kısalmasından mitokondrilerimizin kıvrılmasına ve bağışıklık sistemimizin zayıflamasına kadar, sadece bir yaşlanma belirteci seçmek zordur.
Yaşlanmayı ölçen ilk saatler, DNA’ya eklenen ve genleri açıp kapatan kimyasal etiketler olan metil gruplarının kalıplarındaki değişikliklere dayanıyordu. Gen aktivitesini düzenleyen bu DNA metilasyon mekanizması zamanla bozulur. Bu bozulmanın modeli -genomumuzdaki hangi alanların etkilendiği- bize hücrelerimizin ve dokularımızın ne kadar hızlı yaşlandığını söyleyebilir. Yaşı değerlendiren diğer saatler , kandaki protein dağılımına veya kök hücrelerin bölünme sayısına dayanır .
Yüz yaşlanma saati
Han, 2016’da başka bir ölçü (algılanan yaş veya başkalarına kaç yaşında göründüğünüz) kullanmak istediğine karar verdi. Gönüllülerin bir fotoğrafta ikizlerin yaşını ve sağlığını değerlendirdiği ve ardından yedi yıl sonra deneklerin tıbbi bir değerlendirmesinin yapıldığı 2009 tarihli bir çalışmadan ilham aldı . Bu araştırmacılar, bir ikiz çiftinin daha yaşlı görüneninin, daha genç görünen kardeşlerine kıyasla daha zayıf, bilişsel olarak zayıf olduğunu ve muhtemelen ölmüş olduğunu buldular. Açıkça, diye düşündü Han, görünüşle temsil edilen biyolojik yaş, sağlıkla güçlü bir şekilde ilişkilidir. Grubu, 2015 yılında yayınlanan ve Pekin’den 300 denek kullanılarak geliştirilen istatistiksel bir modelde yüz özelliklerinin kronolojik yaşı tahmin edebildiğini buldukları araştırmaya zaten yüzlerin 3D görüntülerini dahil etmişti .
O sırada, o sırada çalıştığı Çin Bilimler Akademisi-Max Planck Topluluğu Hesaplamalı Biyoloji Ortak Enstitüsü’nün 3 boyutlu bir yüze sahip olduğunu fark ettiğinde, kandaki işaretleri veya imzaları araştırıyor ve bunların yaşla ilişkisini tespit ediyordu. görüntüleyici. Bu görüntüleyiciye sahip olduklarından, kan örnekleri alırken onu yanlarında götürmeleri ve yüzün yaşlanma hakkında ortaya koyduğu şeyle kan işaretlerinin ortaya koyduğu şeyi karşılaştırmak için kullanmaları gerektiğini düşündü.
2016 yılına gelindiğinde, Jidong şehrinden yaklaşık 5.000 kişiden oluşan daha büyük bir kohorta ve daha güçlü yapay zeka tekniklerine erişebildi. Yapay zekanın veri kırma becerisiyle Han, biyolojik yaşın birinin yüzünde nasıl tezahür ettiğine dair insan algısını kopyalayabilir. Herhangi bir gözlemdeki dalgalanmaları en aza indirmek için Han’ın yeni çalışmasında, her deneğin biyolojik yaşı beş gönüllü tarafından bağımsız olarak değerlendirildi ve yapay zekayı eğitmek için “temel gerçek” olarak kullanıldı.
Bu insan gözlemlerinden öğrenen ve geliştiren yapay zeka motoru başlangıçta doğruydu. Ortalama olarak, tahminleri hem kronolojik hem de algılanan yaş modelleri için gerçek yaştan yaklaşık üç yıl sapmıştır. Han’ın çalışmasında, doğum belgesindeki tarihten üç yaşından daha büyük görünen kişilere hızlı yaşlananlar adını verdi; yavaş yaşlananlar ise üç yaşından daha genç görünüyordu.
Han, tahmin edilen ve gerçek yaşları arasındaki bu farkın çeşitli sağlık parametreleriyle ilişkilendirilebileceğini söylüyor. Ve Han’a göre, bu aykırı değerler bize nasıl yaşlandığımız hakkında en çok şeyi öğretiyor.
Görünüm, yaş ve sağlığı etkileyen temel faktörler arasındaki bağlantıları keşfetmek için—Han kan örnekleri topladı ve araştırma deneklerinin alışkanlıklarını inceledi. Örneğin, sigara içmek, horlamak ve kandaki yüksek toplam kolesterol seviyeleri genellikle hızlı yaşlananların özellikleriyken, yoğurt tüketimi, düzenli yemek zamanları ve daha yüksek kemik mineral yoğunluğu, yavaş yaşlananların ortak özellikleriydi.
Bireylerin 40’lı yaşları ve 50’li yaşlarının başında olduğu orta yaş, hızlı ve yavaş yaşlananlar arasındaki farkın daha belirgin hale geldiği bir dönem gibi görünüyor. Bazı insanlar 40 yaşında olmalarına rağmen oldukça yaşlı görünebilirken, diğerleri 55 yaşında olmalarına rağmen hala çok genç görünebilirler. Han’a göre bu değişkenlik, daha sağlıklı alışkanlıklar edinmeye yönelik müdahalelerin bu fırsat penceresinde önemli bir fark yaratabileceği anlamına geliyor.
Han ve işbirlikçileri ayrıca, yaşlanmanın altında yatan moleküler mekanizmaları incelemek ve bunları yapay zekadan türetilen saatler aracılığıyla hızlı yaşlananların yüz özellikleriyle eşleştirmek için ek modeller oluşturdu. Örneğin, daha yaşlı görünen bir bireyin kanındaki aktif genleri tanımlayan ve bunları aynı bireyin yüz hatlarıyla eşleştiren saatler geliştirdiler.
Çakışan tahminler için araştırmacılar, daha genç yüzlerle karşılaştırıldığında yaşlı yüzler için hangi genlerin (ve dolayısıyla moleküler yolların) etkinleştirildiğini belirleyebilir. Han, tüm saatler için, “hızlanmış yaşlanma, enfeksiyonlar ve iltihaplanma ile yüksek oranda ilişkilidir” diyor ve bu durum, cilt sarktıkça alında daralma olarak kendini gösteriyor. Öte yandan, kandaki yüksek LDL ve toplam kolesterol seviyeleri, dolgun yanaklara ve göz altı torbalarına dönüşür.
Teknolojinin uygulamaları
Yaşlanma araştırması ana akım haline geldi, ancak alanın sorunlarından biri her zaman şu olmuştur: Biyolojik yaşın tam olarak ne olduğunu bilmiyoruz ve onu niceliksel olarak tanımlamanın nesnel bir yolu da yok. Ancak Çin’deki Hainan Tıp Üniversitesi Uluslararası Yaşlanma ve Kanser Merkezi’nde doktor-bilim insanı olan Ruibao Ren’e göre, Han’ın araştırması ve diğer laboratuvarlarda devam eden çalışmaları, bu bilgi açığını kapatmak için büyük adımlar attı.
Ren, “Yaşlanmayı ölçebilmek şimdiden büyük bir adım ve Dr. Han’ın Hainan’da çalıştığı hastanede halihazırda kullanımda olan teknolojisi yaşlanma çalışmalarında önemli bir rol oynayacak” diyor Ren. İlaç şirketleri, örneğin, uzun ömürlülüğü destekleyen veya yaşlanmayı yavaşlatan ilaçları değerlendirmek için bu aracı kullanabilir. Ve bir onkolog olarak Ren, yüz saati ile kanser hastalarını hastalık erken evrelerindeyken teşhis edebileceğini umuyor. Kanser, yaşla güçlü bir şekilde ilişkili olduğundan, eğer bir kişi hızlı yaşlanma belirtileri gösteriyorsa, doktorlar tarama konusunda daha proaktif olabilir. Ren, “Hastalıkların muhtemelen yüzde 80’inin temelinde yaşlanma yatıyor” diyor.
Doktorlar ayrıca biyolojik yaşı, yıllık fiziksel kolesterol testleri veya kan basıncı ölçümlerinize dahil edilen test panellerinden biri olarak dahil edebilirler. “Sağlığınızı yönetmekle ne yapıyorsunuz?” diye soran bir uyandırma çağrısı olabilir. Ren diyor.
Ve uygulanması için kan veya doku örnekleri ve pahalı analizler gerektiren diğer saatlerin aksine, yüz saati nispeten ekonomiktir ve non-invazivdir ve hastanın bir 3D görüntüleme kamerasının önünde sadece bir dakika oturmasını gerektirir.
Gelecekteki yönlendirmeler
Bell de, özellikle veri kümeleri büyüdükçe, yaşlanan saatlerle ilgili daha fazla çalışmada büyük bir potansiyel görüyor. Örneğin en eski epigenetik saatler, DNA’mızdaki 1.500 potansiyel metilasyon bölgesine bakarken, en yeni saatler 900.000’den fazla sayıyor. Ancak Bell, yaşlanan saatlerin gerçek gücünün, yaşlanma sürecine ilişkin yeni içgörüleri ortaya çıkarma potansiyelleri olduğunu söylüyor.
Örneğin, anormal DNA metilasyonunun, yaşlanmanın yanı sıra kanserin de bir işareti olduğunun altını çiziyor. Bell, her iki senaryoyu da anlayarak, “bu hastalıkları tedavi etmek için yeni terapötik yollar belirleyebiliriz” diyor.
Ancak çeşitli yaşlanan saatlerden elde edilen sonuçları yorumlarken dikkatli olmayı tavsiye ediyor. “Nüfus düzeyinde, bu saatler yaşlanmanın bazı yönlerini yakalıyor.” Bununla birlikte, bireysel düzeyde, yapılacak daha çok iş var. “Bir kişinin belirli epigenetik saat yaşını ölçersek, o bireydeki izlerin veya zaman içindeki değişikliklerin gerçeği ne kadar iyi yansıttığından emin olamayız.”
Han’a gelince, ekibi kandaki DNA hasarını yansıtan bir transkriptom saati ve bir hücreden gelen bilgilere dayanan tek bir hücre saati gibi diğer saatleri keşfetmeye devam ediyor. Amaç, farklı ölçümleri (her saat yaşlanmanın farklı bir yönünü gösterir) bileşik bir saatte bir araya getirmektir. Ayrıca yüz yaşlanma saatlerini iyileştirmeye devam ediyorlar; yakında tüm etnik gruplar için geçerli bir sürüm yayınlanacak.
Han’ın nihai hedefi nedir? “Pekala, meslektaşlarıma en az beş yıl daha fazla yaşamalarını ve en az beş yıl daha genç görünmelerini sağlamaya çalışacağımı söylüyorum” diye gülüyor.
