Mô hình AI có thể ước tính tuổi từ 5 giọt máu
Chúng ta đều biết có những người dường như bất chấp tuổi tác và trông trẻ hơn so với người đồng trang lứa. Họ có bí quyết gì không? Các nhà khoa học của Đại học Osaka (Nhật Bản) đã tìm được cách để định lượng được sự khác biệt này. Bằng cách kết hợp các con đường chuyển hóa hormone (steroid) vào một mô hình do AI điều khiển, họ đã phát triển một hệ thống mới để ước tính tuổi sinh học của một người- một thước đo độ lão hóa của cơ thể, thay vì tính dựa trên năm sinh.
Chỉ với năm giọt máu, phương pháp mới này phân tích 22 steroid chính và sự tương tác của chúng để có đánh giá sức khỏe chính xác hơn. Nghiên cứu đột phá này được công bố trên Science Advances, mang đến một bước tiến tiềm năng trong quản lý sức khỏe cá nhân hóa, cho phép phát hiện sớm các nguy cơ sức khỏe liên quan đến tuổi tác và các can thiệp phù hợp.
Quá trình lão hóa không chỉ dựa trên số năm chúng ta đã sống mà còn hình thành bởi di truyền, lối sống và các yếu tố môi trường. Các phương pháp truyền thống để ước tính tuổi sinh học dựa trên các chỉ thị sinh học, chẳng hạn như mức methyl hóa DNA hoặc mức protein, thường bỏ qua các mạng lưới hormone phức tạp điều chỉnh sự cân bằng bên trong cơ thể. “Cơ thể chúng ta dựa vào hormone để duy trì cân bằng nội môi, vì vậy chúng tôi nghĩ, tại sao không sử dụng chúng làm chỉ số chính của quá trình lão hóa?”, TS. Qiuyi Wang, tác giả của nghiên cứu, cho biết. Để kiểm tra ý tưởng này, nhóm nghiên cứu đã tập trung vào hormone steroid- loại hormone đóng vai trò quan trọng trong quá trình trao đổi chất, chức năng miễn dịch và phản ứng với căng thẳng.
Nhóm nghiên cứu đã phát triển một mô hình mạng thần kinh sâu (DNN) tích hợp các con đường chuyển hóa steroid, biến nó mô hình AI đầu tiên tính toán một cách rõ ràng sự tương tác giữa các phân tử steroid khác nhau. Thay vì xem xét mức steroid tuyệt đối (mức này có thể thay đổi khác nhau giữa mỗi người), mô hình xem xét tỷ lệ steroid giúp đánh giá tuổi sinh học cá nhân hóa và chính xác hơn. “Cách tiếp cận của chúng tôi giảm thông tin nhiễu do sự khác biệt về mức steroid cá nhân và cho phép mô hình tập trung vào các mẫu có ý nghĩa”, TS. Zi Wang, đồng tác giả, giải thích. Mô hình được đào tạo trên các mẫu máu được lấy từ hàng trăm người, cho thấy tuổi sinh học càng có xu hướng khác biệt khi mọi người già đi. Các nhà nghiên cứu ví hiệu ứng này như một con sông mở rộng dòng chảy khi chảy xuống hạ lưu.
Một trong những phát hiện nổi bật nhất của nghiên cứu liên quan đến cortisol- một hormone steroid liên quan đến căng thẳng. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng khi mức cortisol tăng gấp đôi, tuổi sinh học tăng khoảng 1,5 lần. Điều này cho thấy căng thẳng có thể đẩy nhanh quá trình lão hóa, củng cố thêm tầm quan trọng của kiểm soát căng thẳng nếu muốn duy trì sức khỏe lâu dài. “Trước đây, người ta vẫn chỉ thảo luận một cách chung chung về căng thẳng nhưng những phát hiện của chúng tôi đem lại bằng chứng cụ thể là có thể đo lường được tác động của nó đối với quá trình lão hóa sinh học”, GS. Toshifumi Takao, đồng tác giả và chuyên gia về hóa phân tích và khối phổ cho biết. Các nhà nghiên cứu tin rằng, mô hình tuổi sinh học dựa trên AI này có thể mở đường cho việc theo dõi sức khỏe cá nhân hóa. Các ứng dụng trong tương lai có thể bao gồm phát hiện bệnh sớm, các chương trình chăm sóc sức khỏe tùy chỉnh và thậm chí cả các khuyến nghị về lối sống được thiết kế để làm chậm quá trình lão hóa.
Nhóm nghiên cứu thừa nhận rằng lão hóa sinh học là một quá trình phức tạp, bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố ngoài hormone. Tiến sĩ Z. Wang nói: “Đây chỉ là sự khởi đầu. Bằng cách mở rộng tập dữ liệu của mình và kết hợp các dấu ấn sinh học bổ sung, chúng tôi hy vọng sẽ tinh chỉnh mô hình và mở khóa hiểu biết sâu sắc hơn về cơ chế lão hóa.” Ở hiện tại, khả năng đánh giá “tốc độ lão hóa” của một người bằng một xét nghiệm máu đơn giản có thể đánh dấu một sự phát triển mang tính thay đổi trong chăm sóc sức khỏe dự phòng.□
Diễm Quỳnh dịch
Nguồn: https://medicalxpress.com/news/2025-03-ai-person-true-biological-age.html
Bài đăng Tia Sáng số 6/2025
