Анализ крови может предсказать выживаемость после 70 лет

Почему одни люди живут дольше других? Новое исследование Университета Миннесоты и Университета Дьюка, недавно опубликованное в журнале Aging Cell, изучает, как крошечные молекулы в кровотоке, называемые малыми РНК, могут объяснить и определить различия в продолжительности жизни человека.

РНК — это молекула, которая помогает регулировать функции клеток. Малые РНК, включая микроРНК (миРНК) и пиви-взаимодействующие РНК (пиРНК), помогают регулировать работу генов и могут влиять на старение и выживаемость. Проанализировав образцы крови более чем 1200 взрослых в возрасте 71 года и старше, исследователи изучили, связаны ли определенные малые РНК с более долгой жизнью, могут ли они помочь прогнозировать выживаемость клинически значимым образом и указывают ли они на потенциальные мишени для лекарственных препаратов, которые в будущем могли бы способствовать более здоровому старению.

Исследование:

• Подтверждает причинно-следственную связь — доказуемую причинно-следственную зависимость — между циркуляцией малых РНК и продолжительностью жизни.
• Разработана прогностическая модель, объединяющая малые РНК с клиническими и демографическими факторами, которая показала высокую точность в прогнозировании двухлетней выживаемости исследуемой группы.
• Было выявлено девять пиРНК — особый тип РНК, уровень которых неизменно был ниже у людей с более длительной продолжительностью жизни, что указывает на их потенциальную роль в качестве терапевтических мишеней.

«Существуют убедительные доказательства того, что малые РНК являются мощными предикторами и весьма перспективными факторами, определяющими выживаемость пожилых людей, а также потенциальными биомаркерами долголетия», — сказала соавтор исследования Сиси Ма из Университета Миннесоты. «Количественное определение этих молекул с помощью простого анализа крови позволит нам приблизиться к персонализированному мониторингу и разработке новых терапевтических средств, которые будут вмешиваться в процесс старения, чтобы помочь людям жить здоровее и дольше».

Ключевым фактором успеха работы стали возможности причинно-следственного прогнозирования на основе искусственного интеллекта, имеющиеся в Институте медицинской информатики Университета Миннесоты. Традиционный ИИ обычно опирается на корреляцию — определение того, происходят ли два события одновременно, — тогда как причинно-следственный ИИ раскрывает «почему» за данными. Благодаря сотрудничеству с экспертами по проблемам старения из Университета Дьюка, команда смогла объединить вычислительные методы и медицинское применение, чтобы гарантировать, что полученные результаты являются как клинически значимыми, так и основанными на сложной биологии старения человека.

Исследование создает новую концепцию использования причинно-следственного прогнозирования с помощью ИИ для оптимизации пути от лаборатории до клиники. Инструменты ИИ, интегрированные в рабочий процесс биомедицинских исследований, позволяют создать более быструю и масштабируемую модель для медицинских прорывов.