Для создания модели нейросеть проанализировала более 25 тысяч микроскопических снимков тканей от почти тысячи доноров. Алгоритм научился распознавать маркеры старения, такие как потеря сосудов, истончение нервных волокон или накопление жировых отложений в мышцах. В среднем погрешность предсказаний модели составила около пяти лет.
Анализ крови научились определять возраст отдельных органов
Исследователи обучили искусственный интеллект оценивать биологический возраст тканей человека по единственному образцу крови. Выяснилось, что органы одного организма изнашиваются неравномерно: система способна точно выявлять «слабые звенья», указывающие на скрытые патологии задолго до того, как они проявят себя в виде клинических симптомов или хронических заболеваний.
Практическая проверка метода подтвердила его точность: у пациентов, перенесших инсульт, система зафиксировала ускоренное старение мозга, а при болезни Крона — пищеварительного тракта. По мнению авторов исследования, опубликованного в Nature Medicine, такой подход позволит перейти к превентивной медицине, где тактика лечения и профилактики подбирается под конкретные уязвимые органы, а не под средние показатели по организму.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!