L’IA può prevedere l’età metabolomica di una persona e personalizzare i piani sanitari di conseguenza?

Artificial intelligence continues to push the boundaries of science and health exploration. From mapping proteins to neurological networks, these systems continue to make game-changing impacts on the sector. This month, a group of advantageous researchers from the Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience took AI integration further. They released a studio¹ in which AI algorithms were used to predict the metabolic age of patients. Here’s what you need to know.

Orologio Cronologico vs Orologio Biologico

Orologi Cronologici

La tua età cronologica è l’età basata sui giorni della tua vita. La tua età cronologica può aiutare i professionisti sanitari a capire cosa aspettarsi ragionevolmente dal tuo corpo in termini di stato di salute, segni di invecchiamento, stili di vita e altro. Può anche aiutare i professionisti a sviluppare farmaci su misura per determinati gruppi di età, consentendo cure più efficaci. È importante notare che la tua età cronologica non può essere modificata.

Orologi Biologici

La tua età biologica rappresenta lo stadio del danno molecolare e cellulare. A differenza dell’invecchiamento cronologico, l’invecchiamento biologico può essere modificato cambiando stili di vita, ambienti, diete e altro. Il tuo invecchiamento biologico sarà rilevabile nel livello di performance e capacità rispetto alle aspettative basate sulla tua età cronologica. L’obiettivo principale degli orologi biologici è monitorare e dimostrare come il tuo metabolismo cambia nel tempo.

Studio sugli Orologi Metabolomici di Età alimentati da IA

AI-powered biological aging clocks could revolutionize the sector. These algorithms can connect huge swatches of data to create in-depth maps that integrate advanced metabolite data. Notably, this study was the first to attempt to use AI to map and rate metabolites.

Metaboliti

Metaboliti sono marcatori presenti nel sangue che compaiono dopo il metabolismo. Svolgono molteplici ruoli e possono indicare determinati aspetti della salute. Queste molecole sono un metodo relativamente inesplorato per determinare lo stato di salute e le aspettative di un paziente.

In questo approccio, gli ingegneri introducono algoritmi statistici o di apprendimento automatico. Questi sistemi sono progettati specificamente per individuare le relazioni tra l’età cronologica e i dati molecolari. I risultati offrono una comprensione più approfondita e personalizzata dell’età di salute di una persona.

Età Metabolomica – MileAge

Come parte dello studio, gli ingegneri hanno creato un sistema di classificazione dell’Età Metabolica. A ogni paziente è stato assegnato un MileAge basato sulla differenza tra l’età prevista dai metaboliti e l’età cronologica. L’approccio MileAge sfrutta numerosi marcatori metabolici. In particolare, gli ingegneri hanno scoperto che un pannello selezionato di metaboliti spiegava più della metà della varianza nell’età cronologica.

Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che chi aveva un MileAge più alto era molto più suscettibile a fattori di rischio e di salute. I loro corpi erano anche più deboli e non potevano guarire così rapidamente. È importante notare che le loro cellule mostravano telomeri più corti, un altro segno di salute in declino e invecchiamento. La differenza tra l’età prevista dai metaboliti e l’età cronologica è chiamata Delta MileAge.

Fonte – Science.org

Test dello Studio sull’Età Metabolomica

Per scoprire gli algoritmi MileAge ottimali, gli ingegneri hanno dovuto testare molti diversi algoritmi di apprendimento automatico. È importante notare che il team ha sfruttato la spettroscopia di risonanza magnetica nucleare per monitorare i cambiamenti cellulari. Hanno iniziato sviluppando 17 algoritmi di apprendimento automatico basati sui dati raccolti dal sangue di oltre 225.000 partecipanti del UK Biobank.

È importante notare che l’età dei partecipanti variava da 40 a 69 anni. Gli algoritmi sono stati programmati utilizzando 168 metaboliti plasmatici derivati dai dati del UK Biobank. Includeva adulti di mezza età e anziani.

Il passo successivo è stato confrontare gli algoritmi di IA per vedere quali fossero i più accurati. Il team ha utilizzato la spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR) per acquisire dati dalle banche del sangue per valutare ogni modello. Il confronto ha prodotto risultati interessanti.

Risultati dello Studio sull’Età Metabolomica

Lo studio ha dimostrato che gli algoritmi di IA non sono tutti uguali in termini di capacità di prevedere accuratamente il MileAge. Gli ingegneri hanno notato che la regressione basata su regole Cubist e gli algoritmi lineari hanno funzionato più efficacemente nel determinare i segnali di invecchiamento.

Lo studio ha rivelato che 116 metaboliti svolgono ruoli in questa funzione, con GlycA, omega-3 e DHA che hanno la correlazione più alta con l’età. Queste scoperte hanno dimostrato che i sistemi di IA non lineari più complessi erano le migliori opzioni.

Benefici dello Studio sull’Età Metabolomica

Questo studio sull’età metabolica offre diversi vantaggi chiave. In primo luogo, consentirà alle persone di monitorare la propria salute favorendo comportamenti proattivi. Sarà anche uno strumento fondamentale per i professionisti per determinare le migliori pratiche di cura e le strategie da implementare in base alle esigenze individuali dei pazienti.

Utilizzare l’Età Metabolica come Indicatore di Allarme Precoce

Controllare il tuo MileAge potrebbe darti maggiore fiducia nella tua salute. Questo sistema rende più facile vedere i primi segni di declino della salute. Di conseguenza, i professionisti sanitari possono raccomandare misure più efficaci per combattere le malattie. Gioccherà anche un ruolo importante nel migliorare le misure preventive rendendo semplice identificare chi è ad alto rischio.

Casi d’Uso per l’Età Metabolica

Esistono diversi scenari di casi d’uso immediati e a lungo termine per le tecnologie basate su MileAge. Queste opzioni vanno dal consentire alle persone di monitorare meglio la propria salute, fino alla creazione di metodi avanzati di cura e trattamento che integrano marcatori metabolici chiave.

Valutazioni della Salute

Al centro di questa tecnologia vi sarà la capacità di creare valutazioni della salute più utili e specifiche. Le compagnie assicurative e i professionisti sanitari dovranno sfruttare questa tecnologia per migliorare e monitorare le loro strategie sanitarie attuali. In futuro, potresti dover effettuare un controllo MileAge prima di ottenere una copertura.

Stratificazione del Rischio

Un’altra scienza chiave che può beneficiare dell’integrazione di MileAge è la stratificazione del rischio. La ricerca utilizzerà questi dati per scoprire quali aree e persone sono a più alto rischio di determinati disturbi e malattie. Determinare il livello di rischio delle popolazioni aiuterà i ricercatori a individuare ed eliminare i rischi inutili presentati ai pazienti in base alla loro posizione o abitudini.

Monitoraggio Proattivo della Salute

L’ascesa dei dispositivi indossabili ha introdotto un nuovo livello di tracciabilità della salute. Ora, la scala dell’età metabolica potrebbe contribuire a migliorare ulteriormente il monitoraggio della salute personale. Immagina di fare un test o anche solo di premere un pulsante sul tuo orologio per scoprire le aree chiave in cui devi migliorare la tua salute e metterti al pari degli altri nella tua zona e fascia d’età.

Ricercatori dell’Età Metabolica

La ricerca MileAge è stata condotta da ingegneri dell’Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience. Lo studio ha ricevuto finanziamenti da vari sostenitori, tra cui il National Institute for Health and Care Research (NIHR) e il Maudsley Biomedical Research Centre (BRC). Inoltre, il UK Biobank ha svolto un ruolo fondamentale fornendo accesso a dati e campioni.

Aziende che Possono Beneficiare dallo Studio sull’Età Metabolomica

Ci sono diverse aziende che potrebbero integrare questa tecnologia per migliorare le loro offerte e servizi. Queste imprese operano nel settore sanitario e forniscono già qualche forma di servizio che utilizza lo stato di salute di una persona come indicatore o metrica nella determinazione di prodotti o offerte.

10x Genomics Inc

10x Genomics Inc (TXG ) è una avanzata società di ricerca scientifica corporation che si specializza nella tecnologia di sequenziamento genico. L’azienda è entrata sul mercato nel 2012 come  Avante Biosystems, Inc. prima di rinominarsi 10x Genomics. Il progetto è stato fondato da  Serge Saxonov, Ben Hindson, e Kevin Ness per migliorare la comprensione della biologia per gli esperti sanitari. Oggi, la società fornisce vari servizi che spaziano dall’immunologia alle neuroscienze.

Nel 2018, 10x Genomics ha effettuato diverse acquisizioni di alto livello che hanno migliorato la sua tecnologia e il posizionamento di mercato. Ad esempio, l’azienda ha acquisito Epinomics e Spatial Transcriptomics. Entrambe le mosse hanno potenziato le sue offerte e fornito all’azienda l’accesso a tecnologie avanzate.

È importante notare che TXG è un’azione popolare che continua ad attirare l’attenzione degli investitori insieme ai risultati dell’azienda. Fino ad oggi, l’azienda ha ricevuto numerosi premi, tra cui il premio The Scientist Top 10 Innovations nel 2017, 2018, 2019, 2020 e 2021. Inoltre, è considerata una delle 100 migliori istituzioni di ricerca globale e si colloca costantemente tra le prime 20 aziende di ricerca farmaceutica globale.

Futuro dello Studio sull’Età Metabolica

Ora che gli ingegneri hanno determinato che il marcatore MileAge fornisce risultati più accurati rispetto ai metodi precedenti, ci saranno ulteriori revisioni tra pari prima dell’integrazione. Questo metodo di monitoraggio della salute si diffonderà rapidamente man mano che più agenzie riconosceranno l’accuratezza aggiuntiva e i risparmi che offre.

Età Metabolica – Monitorare la Tua Salute a Nuovi Livelli.

La persona media trae molti benefici da questo studio per quanto riguarda la sua futura assistenza sanitaria. Ad esempio, le compagnie assicurative, i fornitori di assistenza sanitaria e i produttori di farmaci potranno tutti sfruttare le loro informazioni per fornire servizi più accurati alla popolazione. Di conseguenza, c’è una forte domanda di questi dati per ricevere priorità nell’integrazione. Indipendentemente dal tempo necessario per l’implementazione, i marcatori MileAge diventeranno presto fondamentali per determinare i piani sanitari e altro.

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Riferimento allo Studio:

^{1. Mutz, J., Iniesta, R., & Lewis, C. M. (2024). L’età metabolomica (MileAge) prevede salute e durata della vita: un confronto di molteplici algoritmi di apprendimento automatico. Science Advances, 10(51), eadp3743. https://doi.org/10.1126/sciadv.adp3743}