Computer-Modelle schätzen biologische Alter von Organen
Wissenschaftler des CeMM Forschungszentrums für Molekulare Medizin und des Ludwig-Boltzmann-Instituts nutzten 25.712 hochauflösende Gewebe-Bilder von 983 Personen aus 40 Gewebetypen, um KI-Computer-Vision-Modelle zu trainieren, die das biologische Alter einzelner Organe schätzen. Die organ-spezifischen Gewebeuhren arbeiteten mit einer durchschnittlichen Abweichung von etwa 4,9 Jahren, und Alters-Signale korrelierten mit kürzeren Telomeren, mehr Gewebeschäden und einer höheren Anzahl chronischer Erkrankungen. Das Team verknüpfte außerdem Gewebealter-Signale mit der Genaktivität im Blut, um blutbasierte Prädiktoren zu entwickeln, die Altersmuster erkennen, die mit Alzheimer, Morbus Crohn, Diabetes und anderen Erkrankungen assoziiert sind, obwohl die Methoden weiter validiert werden müssen.
Gewebeuhren schätzten das Organalter mit einer durchschnittlichen Fehlabweichung von etwa 4,9 Jahren.
Hintergrund
Forscher nutzten einen großen Gewebe- und Genom-Datensatz sowie neue KI-Methoden, um das Altern zu untersuchen. Die Studie fand alterungsbezogene Muster auf Organebene und verband anschließend Gewebe-Signale mit der Blutgenaktivität. Als…
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