Ученые используют снимки лица для оценки биологического старения при лечении рака

Использование искусственного интеллекта для анализа внешних признаков старения становится новым инструментом в прецизионной медицине. Ученые из Mass General Brigham провели масштабное исследование, результаты которого опубликованы в журнале Nature Communications. Работа базируется на анализе данных 2279 пациентов, проходивших лучевую терапию в период с 2012 по 2023 год. Основной целью исследования было определение того, насколько точно динамические изменения внешности могут служить индикатором общего физиологического состояния и прогноза выживаемости при раке.

В основе метода лежит применение алгоритма глубокого обучения FaceAge, который оценивает биологический возраст человека по одной фотографии. Ранее было установлено, что онкологические больные в среднем выглядят на пять лет старше своего хронологического возраста. Новое исследование расширило эту методику, введя показатель скорости старения лица (Face Aging Rate, FAR). Данный индекс рассчитывается на основе двух и более снимков, сделанных через определенные промежутки времени. Исследователи разделили изменение биологического возраста на временной интервал между процедурами, что позволило объективно оценить темпы износа организма в процессе лечения.

Анализ показал, что у обследованных пациентов темпы старения лица опережали хронологическое старение в среднем на 40%. Установлена устойчивая связь: чем выше показатель FAR, тем ниже вероятность долгосрочной выживаемости. Наиболее точные прогнозы алгоритм выдавал в тех случаях, когда интервал между фотографиями составлял два года и более. Примечательно, что динамический показатель FAR оказался более надежным прогностическим инструментом, чем разовое измерение отклонения биологического возраста от фактического (FaceAge Deviation, FAD). Сочетание этих двух параметров дает наиболее полную картину адаптационных возможностей организма пациента.

С практической точки зрения FaceAge и FAR представляют собой экономически эффективные и неинвазивные биомаркеры. Интеграция подобных инструментов в стандартный клинический рабочий процесс не требует дорогостоящего оборудования и может осуществляться на базе обычных фотографий, которые делаются при госпитализации или назначении курсов терапии. Это позволяет врачам в режиме реального времени корректировать планы лечения, усиливать интенсивность мониторинга для групп высокого риска и более точно консультировать пациентов относительно прогнозов.

В настоящее время исследовательская группа планирует провести испытания системы на более разнообразных этнических и возрастных группах. Предварительные тесты на выборке из 24 500 пациентов старше 60 лет уже подтвердили, что те, чей биологический возраст по оценке ИИ превышал фактический на 10 и более лет, имели значительно худшие показатели выживаемости. В перспективе технология FaceAge может быть адаптирована для мониторинга других хронических заболеваний и оценки общего состояния здоровья у здоровых людей, что подтверждается запуском специализированного портала для сбора данных и дальнейшего совершенствования алгоритмов.