Исследователи создали инновационную систему, которая позволяет более точно оценивать биологический возраст человека на основе анализа гормонального метаболизма. Этот метод, основанный на использовании искусственного интеллекта (ИИ), может стать важным шагом в персонализированной медицине и профилактике возрастных заболеваний.
Как работает новая система?
В рамках исследования, опубликованного в журнале Science Advances, учёные разработали модель, которая анализирует взаимодействие 22 ключевых стероидных гормонов в крови. Используя всего пять капель крови, система оценивает биологический возраст, учитывая сложные гормональные сети, регулирующие внутренние процессы организма.
Почему это важно?
Биологический возраст отличается от хронологического и зависит от множества факторов, включая генетику, образ жизни и окружающую среду. Традиционные методы оценки биологического возраста часто основаны на общих биомаркерах, таких как метилирование ДНК или уровень белков. Однако они не учитывают сложные гормональные взаимодействия, которые играют ключевую роль в поддержании гомеостаза.
Преимущества новой модели
Новая модель, стероидных молекул, что позволяет более точно оценивать биологический возраст. Это особенно важно для персонализированной медицины, так как позволяет выявлять возрастные риски и разрабатывать индивидуальные программы профилактики.
Ключевые выводы
Один из ключевых выводов исследования касается гормона кортизола, который часто ассоциируется со стрессом. Учёные обнаружили, что удвоение уровня кортизола приводит к увеличению биологического возраста примерно в 1,5 раза. Это подтверждает, что хронический стресс может ускорять биологическое старение на биохимическом уровне.
Будущие перспективы
Исследователи отмечают, что новая модель является лишь первым шагом в понимании сложных механизмов старения. В будущем они планируют расширить набор данных и включить дополнительные биологические маркеры для более точного определения биологического возраста.
Заключение
Разработка новой системы оценки биологического возраста на основе анализа гормонального метаболизма открывает новые возможности для персонализированной медицины и профилактики возрастных заболеваний. Этот метод может стать важным инструментом для раннего выявления рисков и разработки индивидуальных рекомендаций по поддержанию здоровья.
Литература:
Toshifumi Takao et al, Biological age prediction using a DNN model based on pathways of steroidogenesis, Science Advances (2025). DOI: 10.1126/sciadv.adt2624. www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt2624
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
