Yapay zeka beş damla kanla biyolojik yaşı buluyor

Yaşlanma, sadece yaşadığımız yıl sayısıyla ilgili değil, genetik, yaşam tarzı ve çevresel faktörler tarafından da şekillenen bir süreç. Biyolojik yaşı tahmin etmek için kullanılan geleneksel yöntemler, DNA metilasyonu veya protein seviyeleri gibi geniş biyobelirteçlere dayanıyor. Ancak bu yaklaşımlar genellikle vücudun iç dengesini düzenleyen karmaşık hormonal ağları göz ardı ediyor. 

Osaka Üniversitesinden Dr. Qiuyi Wang liderliğindeki araştırmacılar, biyolojik yaşı tespit etmek için hormonlara bakan ve yapay zekaya dayanan farklı bir yöntem geliştirdi. Ekip, metabolizma, bağışıklık fonksiyonu ve stres tepkisinde kritik bir rol oynayan 22 önemli steroidi ve etkileşimlerini analiz etti. Steroidler, vücutta doğal olarak üretilen ya da sentetik yollarla elde edilebilen hormon benzeri maddeler. 

Biyolojik yaş 150 kişinin örnekleri ile doğrulandı 

Çalışmada, 20 ila 73 yaş aralığındaki 100 sağlıklı katılımcıdan (50 kadın ve 50 erkek) alınan serum örneklerindeki 22 steroid incelenerek biyolojik yaş modellendi. Daha sonra model, 40 ila 59 yaş aralığındaki 50 katılımcıdan (25 kadın ve 25 erkek) oluşan bir doğrulama grubuna uygulandı. 

Yapay zeka modeli, biyolojik yaş farklılıklarının insanlar yaşlandıkça genişleme eğiliminde olduğunu ortaya çıkardı. 

Sonuçlar, yapay zekanın biyolojik yaşı yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini gösterdi.

“Stres yaşlandırır” teorisine yeni kanıt

Çalışmanın en çarpıcı bulgularından biri, genellikle stresle ilişkilendirilen bir steroid hormon olan kortizol ile ilgili. Araştırmacılar, kortizol seviyeleri iki katına çıktığında biyolojik yaşın yaklaşık 1,5 kat arttığını buldu. Bu, kronik stresin biyokimyasal düzeyde yaşlanmayı hızlandırabileceğini ve uzun vadeli sağlığı korumada stres yönetiminin önemini açıkça gösteriyor. 

Çalışma, biyolojik yaşlanmanın karmaşık bir süreç olduğunu vurgularken, yapay zeka destekli model sayesinde yaşa bağlı sağlık risklerinin erken tespit edilmesi ve kişiye özel müdahalelerin mümkün olabileceğini öne sürüyor. Araştırmacılar, bu modelin gelecekte erken hastalık teşhisi, kişiselleştirilmiş sağlık programları ve yaşlanmayı yavaşlatmaya yönelik öneriler sunabileceğini belirtiyor. Ancak yaşlanmanın tüm yönleriyle anlaşılması için daha fazla çalışmaya ihtiyaç var.

Kaynak: Science Advances