Avusturya Bilimler Akademisine bağlı CeMM Moleküler Tıp Araştırma Merkezi ile Viyana Üniversitesi bünyesindeki ilgili kurumların ortaklaşa yürüttüğü bilimsel çalışma, insan vücudundaki organların birbirlerinden farklı hızlarda yaşlandığını gösterdi. Nature Medicine dergisinde yayımlanan araştırmada, yapay zeka teknolojilerinden yararlanılarak geliştirilen "doku saatleri" sayesinde organların biyolojik yaşları dijital görüntüler üzerinden hesaplandı.
25 BİNDEN FAZLA DİJİTAL GÖRÜNTÜ İNCELENDİ
Çalışma çerçevesinde Genotip-Doku İfadesi Projesi (GTEx) verileri kullanılarak 983 bireyden elde edilen 40 farklı doku türüne ait 25 binden fazla yüksek çözünürlüklü mikroskobik görüntü analiz edildi. Geliştirilen bilgisayarlı görü modelleri, dokuların hücresel ve yapısal değişimlerini inceleyerek bu değişimlerin kişilerin takvim (kronolojik) yaşından ziyade biyolojik yaşlanma süreçleriyle doğrudan ilintili olduğunu saptadı.
Algoritmalar yardımıyla oluşturulan doku saatlerinin, organların biyolojik yaşını ortalama 4,9 yıllık bir sapma/hata payı ile doğru tahmin edebildiği belirtildi.
ERKEN YAŞLANAN ORGANLAR BELİRLENDİ
Araştırmadan elde edilen veriler, farklı organların yaşlanma eğrilerinin değişkenlik gösterdiğini ortaya koydu:
ERKEN YAŞLANAN DOKU VE ORGANLAR: Akciğer, böbrek, pankreas ve böbrek üstü bezlerinin 20 ila 40 yaşları arasındaki erken dönemlerde yaşlanma belirtileri sergilemeye başlayabildiği görüldü.
FARKLI SÜREÇ İZLEYEN YAPILAR: Diğer organ dokularının kendine özgü farklı yaşlanma hızları takip ettiği kaydedilirken, rahim dokusunda özellikle menopoz dönemine bağlı olarak oldukça belirgin yaşlanma hatları tespit edildi.
KRONİK HASTALIKLARIN BİYOLOJİK YAŞA ETKİSİ
Sağlık sorunlarının doku yaşlanmasını tetiklediğini belirten araştırmacılar, böbrek yetmezliğinin birden fazla doku üzerinde yaşlanma sürecini hızlandırdığını, diyabet hastalığının ise özellikle pankreas dokusundaki yaşlanmayı ivmelendirdiğini kaydetti.
RUTİN KAN TAHLİLİYLE ORGAN YAŞI TESPİTİ HEDEFLENİYOR
Bilim insanları, mikroskobik doku analizlerinde elde edilen yaşlanma parametrelerini kan örneklerindeki verilerle eşleştirmeyi başardı. Bu sayede sadece kan tahlili yapılarak organ bazlı biyolojik yaş tahmini yapabilen yeni modeller tasarlandı.
Geliştirilen kan tabanlı bu biyolojik göstergelerin; Alzheimer, Crohn, kistik fibrozis, vaskülit, diyabet ve inme gibi kritik hastalıklarla doğrudan bağlantılı olan doku yaşlanma kalıplarını tespit edebildiği açıklandı.
Uzmanlar, gelecekte bu ve benzeri yapay zeka yöntemlerinin, basit kan testleri aracılığıyla organ sağlığını ve hastalıkların gelişim süreçlerini erkenden takip etmek amacıyla kliniklerde kullanılabileceğini değerlendiriyor.
