Органы стареют с разной скоростью

В основе работы находятся так называемые «тканевые часы»: модели на базе искусственного интеллекта, которые по микроскопической структуре ткани оценивают биологический возраст конкретного органа. Исследователи проанализировали более 25 тысяч изображений срезов тканей, охватывающих 40 разных типов: от мозга и сердца до легких, поджелудочной железы, кожи и кишечника. Материалом послужила коллекция проекта Genotype‑Tissue Expression (GTEx), включающая образцы от 983 человек. В общей сложности ИИ обработал около 480 миллионов отдельных фрагментов изображений с помощью современных моделей компьютерного зрения.

Возраст оказался самым сильным фактором, определяющим внешний вид ткани, причем этот эффект проявился во всех 40 типах тканей даже без специального обучения модели на возрастных маркерах. На этой основе команда создала «тканевые часы», способные предсказывать биологический возраст органа по его гистологической картине. Средняя ошибка прогноза составила всего 4,9 года. При этом такие часы точнее, чем оценки на основе метилирования ДНК, отражали тканеспецифическую патологию и коррелировали с известными признаками старения — укорочением теломер, наличием патологий в тканях и числом хронических заболеваний у человека.

Анализ показал, что разные органы стареют по разным сценариям. Например, легкие, почки, поджелудочная железа и надпочечники демонстрируют признаки ускоренного старения уже в возрасте от 20 до 40 лет. У матки особенно заметный сдвиг происходит примерно в период менопаузы. У некоторых тканей пики ускоренного старения проявляются позже в жизни. Кроме того, исследователи выявили четкие связи между тканеспецифическим старением и болезнями: почечная недостаточность ассоциировалась с ускоренным старением сразу в нескольких тканях, а диабет — с выраженными изменениями в поджелудочной железе.

Важным шагом стало то, что теперь будет возможно обходиться без инвазивного забора тканей. Были сопоставлены профили экспрессии генов в крови с рассчитанным по изображениям тканей биологическим возрастом тех же людей и создали предсказатели, позволяющие определять тканеспецифический биологический возраст только по образцу крови. По словам исследователей, это концептуальный прорыв, так как язык старения тканей удалось перевести в формат, доступный при обычном заборе крови.

Такие кровяные показатели успешно выявляли паттерны старения, связанные с рядом заболеваний. Так, при болезни Альцгеймера самый сильный сигнал старения фиксировался именно в мозге, а при болезни Крона — в желудочно‑кишечном тракте. Это показывает, что подход позволяет не просто оценивать общий темп старения, но и локализовать его в конкретных системах организма, связывая с конкретными патологиями.

Авторы утверждают, что старение — это сложный процесс, в котором системные и тканеспецифические факторы действуют по‑разному в каждом органе. Архитектура ткани интегрирует множество молекулярных и физиологических изменений, связанных с возрастом и болезнями. В перспективе такие методы могут лечь в основу малоинвазивной диагностики: с помощью обычного анализа крови врачи смогут отслеживать состояние отдельных органов и динамику заболеваний.

Работа также демонстрирует растущий потенциал искусственного интеллекта в патологии и исследованиях старения. Объединения больших массивов данных, таких как гистологические изображения, профили экспрессии генов и клинические сведения, позволяют получить целостную картину того, как старение проявляется в разных частях человеческого тела.