Yeni bir araştırma, yapay zeka destekli öğrenme modellerinin oluşturduğu ‘yaşlanma saatlerini’ 225 bin kişinin verileriyle test etti.
King’s College London’da yapılan yeni bir araştırma, insan biyolojik yaşlanma sürecini tahmin etmek için geliştirilen yapay zeka destekli “yaşlanma saatlerini” ele alıyor. Araştırmacılar, kanın içeriğindeki metabolitler üzerine odaklanarak, bu saatlerin insan sağlığı ve yaşam süresiyle olan ilişkisini değerlendirdi.
Biyolojik yaş, bir kişinin fiziksel olarak ne kadar yaşlandığını gösteren bir kavram olarak biliniyor ve bu, kronolojik yaştan farklı olabiliyor. Araştırmada öne çıkan “MileAge” kavramı, kağıt üzerindeki yaştan ziyade, kanın içindeki metabolitlere bakılarak hesaplanan biyolojik yaşı ifade ediyor. Metabolitler, vücut içinde gıdaların enerjiye dönüşümü sırasında oluşan küçük moleküller olarak biliniyor.
Yaşlanma saatleri, metabolitlerin yaşı tahmin etmesiyle oluşturuluyor. Kronolojik yaş ile metabolik yaş arasındaki fark ise “MileAge delta” olarak adlandırılıyor. Örneğin, bir kişinin biyolojik yaşı kronolojik yaşından daha yüksekse bu, yaşlanma sürecinin hızlandığını, daha azsa yavaşladığını gösteriyor.
Araştırmacılar, Birleşik Krallık Biobank’tan elde edilen 40-69 yaş arasındaki 225 bin kişiye ait kan verilerini kullanarak, farklı yapay zeka algoritmalarını test etti. Bu algoritmaların birçoğu, yaşı ve sağlıkla ilgili biyolojik sinyalleri algılamak için tasarlandı.
Cubist adı verilen kural tabanlı bir algoritma, biyolojik yaşı tahmin etmede en iyi performansı sergiledi. Bu algoritma, sağlık sorunları ve yaşlanmaya dair en tutarlı bağlantıları sundu.
Araştırmaya göre, biyolojik yaşı kronolojik yaşından daha hızlı ilerleyen bireyler daha kırılgan, kronik hastalıklara daha yatkın ve kendi sağlıklarını daha kötü olarak değerlendirme eğilimindeydi. Bu bireylerde ayrıca kromozomların uçlarında yer alan ve biyolojik yaşlanmanın bir göstergesi olan telomerlerin daha kısa olduğu bulundu. Kısa telomerler, ateroskleroz gibi yaşla ilişkili hastalıklarla bağlantılı.
Araştırmacılar, metabolik yaşlanma saatlerinin erken dönemde sağlık problemlerini tespit ederek hastalık öncesi koruyucu stratejilere olanak tanıyabileceğini belirtiyor. Bu saatler, bireylerin kendi sağlıklarını proaktif bir şekilde takip etmelerine, daha bilinçli yaşam tarzı tercihleri yapmalarına ve daha uzun bir süre sağlıklı kalmalarına yardımcı olabilir.
King’s College London bültenine demeç veren araştırma yazarlarından Dr. Julian Mutz, biyolojik yaşlanma saatlerinin, kronolojik yaşa kıyasla değiştirilebilir olduğuna dikkat çekerek, “Bu saatler, bireylerin biyolojik yaşlarını anlaması için bir ölçüt sunuyor. İnsanların yaşam tarzlarını şekillendirmesine ve sağlık hizmetlerinin önleyici stratejiler geliştirmesine yardımcı olabilir.” ifadelerini kullandı.
Prof. Cathryn Lewis ise şu eklemeyi yaptı: “Güçlü veri analitikleri, biyolojik yaşlanma saatlerinin gelişiminde kritik bir rol oynuyor. Bu çalışma, biyolojik saatlerin sağlık tercihlerini yönlendirme potansiyelini ortaya koyan önemli bir kilometre taşı.”
Bu çalışma, metabolik yaşlanma saatlerinin hem sağlık hem de yaşam süresi tahmininde ne kadar etkili olabileceğini ortaya koyuyor. Bilim insanları, gelecekte bu saatlerin, bireylerin yaşam tarzlarına rehberlik etmekten, sağlık hizmetlerine kadar geniş bir yelpazede kullanılabileceğini umuyor. Araştırmalar, biyolojik yaşının daha detaylı anlaşılmasıyla bireysel ve toplumsal sağlık stratejilerinin yeniden şekilleneceğine işaret ediyor.
Kaynak: King’s College London
