Alpina ne-fantastikas izdevniecība izdod zinātniskās žurnālistes Polinas Losevas grāmatu pretēji pulksteņrādītāja virzienam. TASS publicē fragmentu par to, kā zinātnieki meklē novecošanās pazīmes organismā.
Izdevniecība * Alpina neliteratūra *.
Savāc tos visus
2001. gadā parādījās pirmais “trausluma indekss”, kas ir viens no vienkāršākajiem novecošanās marķieriem. Pētnieki pārbaudīja lielu cilvēku paraugu, lai atklātu piecas trausluma pazīmes: nejaušs svara zudums, slikta saķeres izturība, lēna staigāšana, noguruma sajūta un neaktivitāte. Tie, kas atbilst vismaz trim kritērijiem, kritērija autori to uzskatīja par trauslu. Viņiem bija lielāks sliktas veselības, hospitalizācijas un nāves risks. Tiem, kas atbilda tikai vienai vai divām pazīmēm, tika piešķirts starpposma trausluma statuss. Šis pirmais šāda veida kritērijs vēl neļāva novērtēt precīzu katra subjekta risku, taču ar tā palīdzību jau bija iespējams izmērīt riskus visai sabiedrībai kopumā un atsevišķām grupām.
Reklāmas video:
Vēlāk, balstoties uz šo ideju, izauga vesels trausluma indeksu mežs. Kopš tā laika funkciju skaits ir kļuvis ievērojami lielāks un var sasniegt simtus, taču princips nemainās. Katra funkcija ir parametrs, kas:
a) ir veselības defekts (un nav dzīvesveida īpašums, piemēram, smēķēšana);
b) notiek biežāk ar vecumu;
c) rodas vismaz 1% cilvēku no iedzīvotājiem.
Zīmju summai jāaptver dažādas ķermeņa darba jomas, tas ir, ne tikai fiziskais stāvoklis, bet arī cilvēka garīgā un psiholoģiskā veselība. Faktiski šie indeksi mēra trūkumu / ievainojumu skaitu cilvēka ķermenī, tāpēc tos dažreiz sauc par defektu indeksiem. Katra no desmitiem vai simtiem iezīmju tiek vērtēta skalā no 0 līdz 1, un subjekts saņem trausluma rādītāju, kas pieaug, novecojot ķermenim.
Trausluma indekss ir galvenā medicīniskās pieejas novecošanās būtība, kurā vecumdienas tiek uzskatītas par ar vecumu saistītu slimību kopumu. Tāpēc šādus rādītājus bieži izmanto medicīnas darbā, un tie labi palīdz prognozēt, piemēram, vecāka gadagājuma cilvēka vajadzību pēc intensīvas aprūpes. Retos gadījumos tie darbojas arī jauniešiem, jo katrs defekts, katra ar vecumu saistīta slimība nopietni pasliktina viņu izdzīvošanas līmeni. Tomēr ar viņu palīdzību ir grūti paredzēt neko citu kā nāves risku, tāpēc salīdzinoši veseliem cilvēkiem tie ir maz noderīgi. Turklāt trausluma indeksi mums neko neliecina par novecošanās cēloni un mēra tikai tā sekas.
Tomēr pats princips - izmantot nevis vienu parametru, bet marķieru summu - noteikti ir taisnība, jo tas ņem vērā iedzīvotāju neviendabīgumu. Un tagad pētnieki mēģina izveidot daudzfaktoru modeļus bioloģiskā vecuma noteikšanai.
Piemēram, amerikāņu pētījumā CALERIE, kas veltīts kaloriju ierobežošanai, zinātnieki izseko 18 dažādas pazīmes: sākot no holesterīna un hemoglobīna daudzuma un beidzot ar gļotādu veselību. Katram no viņiem viņi izveidoja izmaiņu līkni no 26 līdz 38 gadiem un uzbūvēja modeli, kas paredz bioloģisko vecumu, pamatojoties uz visu parametru izmaiņu summu, kas reizināta ar noteiktiem koeficientiem. Mēģinājumi novērtēt katra dalībnieka bioloģisko vecumu parādīja, ka pat jauniešu populācija ir ļoti neviendabīga. Pēc eksperimentētāju domām, subjektu bioloģiskais vecums, kuriem saskaņā ar pasi ir 38 gadi, var būt no 30 līdz 50 gadiem. Šajā pētījumā ir īpaši svarīgi, lai zinātnieki strādātu ar jauniem veseliem cilvēkiem, kuriem nāves vai slimību attīstības risku ir gandrīz neiespējami novērtēt. Droši vien,tuvākajā nākotnē parādīsies tik sarežģīts vecuma marķieris. Jautājums tikai, kādi konkrēti parametri tajā tiks iekļauti.
Viņš mūs uzskata
Ko nozīmē 5, 10 vai pat 100 parametri, salīdzinot ar cilvēka ķermeņa organizācijas sarežģītību? Lai neuztraucos par precīzāko biomarķieru izvēli, vairāki zinātnieki bioloģiskā vecuma aprēķināšanai izmanto principiāli atšķirīgu pieeju - mākslīgo intelektu. Pēdējā laikā ir daudz darbu, kuros ārsti māca neironu tīklus diagnosticēt visdažādākās slimības, kāpēc gan tos nepiemērot novecošanai?
ASV to dara pētnieku grupa, kuru vada zinātnieks Alekss Žavoronkovs. Viņi trenē mākslīgo intelektu uz visdažādākajām novecošanās pazīmēm. Piemēram, 2018. gadā viņi iemācīja viņam, kā izmērīt cilvēka vecumu, izmantojot sejas fotogrāfiju. Atpazīstot aci un apkārtējo ādu, programma noteica vecumu ar precizitāti no diviem līdz pieciem gadiem. Tajā pašā laikā visnozīmīgākā īpašība izrādījās grumbas acs kaktiņā: tiklīdz tās tika aizvērtas fotogrāfijās, neironu tīklam, vecāka gadagājuma cilvēki sāka izskatīties kā mazi bērni.
2019. gadā Zhavoronkova grupa veica asins analīzes. Viņu izmērītie parametri atgādina parasto bioķīmisko pārbaudi: dažādu asins šūnu daudzums, olbaltumvielu, tauku, glikozes un vielmaiņas produktu koncentrācija - urīnviela, kreatinīns (vielmaiņas produkts muskuļos, kas parasti izdalās caur nierēm), bilirubīns (hemoglobīna atkritumi). Un atkal mākslīgais intelekts noteica pētāmo personu vecumu ar sešu gadu precizitāti.
Pa ceļam izrādījās, ka dažādiem dzimumiem un etniskajām grupām ir jāņem vērā atšķirīgs marķieru komplekts. Piemēram, nātrija koncentrācijai bija nozīmīga loma dienvidkorejiešu vecuma aprēķināšanā, taču tā nebija būtiski atkarīga no austrumeiropiešu vecuma. Un šī ir vēl viena iezīme, kas jāpatur prātā, strādājot ar bioloģisko vecumu: ir vērts katru reizi pārbaudīt, pamatojoties uz kuru paraugu tika izstrādāta metode tā noteikšanai. Tas, kas padara vecos ķīniešus vecus, ne vienmēr der indiāņiem.
Nākamie rindā ir mikrobi. Neskatoties uz to, ka mēs joprojām neesam pārliecināti, kā tieši dažādi zarnu mikrofloras pārstāvji ietekmē cilvēku veselību, mākslīgais intelekts jau ir tos saskaitījis. Salīdzinot dažādu baktēriju veidu relatīvo skaitu cilvēku zarnās, neironu tīkls ir iemācījies noteikt vecumu ar aptuveni četru gadu precizitāti.
Interesanti, ka noteiktu mikrobu saistība ar vecuma noteikšanu nebija atkarīga no tā, vai tie bija labvēlīgi veselībai vai tieši pretēji - kaitīgi. Šajā ziņā "novecošanai draudzīgās" baktērijas šķiet īpaši ziņkārīgas. Iespējams, ka tie ir tie paši jauniegūtie zarnu iemītnieki, par kuriem mēs runājām nodaļā “Mikrobi” un kuri saglabā nepieciešamo daudzveidību novecojošajā organismā un uztur iekaisumu vēlamajā līmenī. Bet ir iespējams arī cits izskaidrojums: šie mikrobi var atspoguļot ne tik daudz vecumu, kā paaudzes dzīvesveidu, kas tagad ir iestājusies vecumdienās: zema fiziskā aktivitāte, liels cukuru un pārstrādātu pārtikas produktu patēriņš. Un, ja tā ir taisnība, tad nākotnē zinātniekiem būs jāpielāgo vecuma noteikšanas metode ne tikai atkarībā no dzimuma vai rases,bet arī no paaudzes un tās dzīvesveida.
Mākslīgā intelekta darbs noteikti paplašinās redzesloku un atklās, kas klasiskajām metodēm pietrūkst. Tajā pašā laikā ne visi izmērītie parametri atbilst biomarķieru kritērijiem. Tāpēc neironu tīkls, kas spēj noteikt personas vecumu, funkcionālā ziņā izrādās ļoti noderīgs, taču no bioloģiskā viedokļa rada daudz jautājumu.
Kuri no parametriem, kurus AI ņem vērā, ir patiešām svarīgi? Kas ir saistīti ar novecošanās cēloņiem un kuri atspoguļo tikai dzīvesveidu? Tagad mākslīgo intelektu vada algoritms, kas mums nav saprotams un rada neatbalstītas prognozes, piemēram, grieķu diviner. Lai iegūtu iemeslu uzskatīt viņa prognozes, mums vēl ir jānošķir un jāpārbauda galvenie marķieri, uz kuriem viņš paļaujas.
Pārvēršanas grūtības
Ar to nebeidzas bioloģiskā vecuma potenciālo marķieru saraksts. Asinīs cirkulējošās DNS atliekas, cukura atlikumu daudzums uz ārpusšūnu olbaltumvielām un pat smadzeņu iezīmes MRI skenēšanā tiek ierosinātas kā kandidāti. Vienā nesenā pētījumā smadzeņu vecums tika aprēķināts pēc patērētā skābekļa daudzuma uz glikozes vienību. Glikozes sadalīšana bez skābekļa dalības tika uzskatīta par "bērnišķīgu" zīmi, un pilnīga skābekļa elpošana tika uzskatīta par "pieaugušo". Šī metode paredzēja vecumu ar precizitāti tikai 8,5 gadus, bet sieviešu smadzenes bija vidēji četrus gadus jaunākas nekā vīriešiem. Šādu piemēru ir daudz, un biomarķieru kandidātu skaits turpina pieaugt.
Problēma ir tā, ka viņu prognozes savstarpēji nesaskan. Un, ja katrā grupā marķierus joprojām var nogādāt pie kopsaucēja - piemēram, visu veidu epiģenētiskos pulksteņus var kalibrēt vienādi -, tad atšķirības starp grupām joprojām ir lielas. Dažādos pētījumos viņi uzvedas atšķirīgi: dažos pētījumos Hannam (bet ne Horvātijas) pulksteņi paredz samazinātu garīgo spēju un motorisko spēju risku, citos darbos tikai Horvātijas pulksteņi ir saistīti ar sirds un asinsvadu slimību un aptaukošanās risku. Trešajā pētījumā trausluma indekss ir daudz precīzāks bioloģiskā vecuma noteikšanā nekā metilēšanas stundas, un ceturtajā - neviens no marķieriem nespēja pietiekami precīzi paredzēt nevienu no vecuma pazīmēm.
Varbūt jēga ir vairuma bioloģisko marķieru šaurā "specializācijā", kas ir orientējoši tikai "viņu" apgabalā. Lipīdu koncentrācija ir cieši saistīta ar aptaukošanos, smadzeņu MRI - ar intelektu, telomēru garumu - ar reģenerāciju utt. Bet, ja tas tā ir, vai mēs varam spriest par riskiem ķermenim kopumā pēc viena orgāna vai orgānu sistēmas vecuma?
Stingri sakot, mēs neesam pārliecināti, ka visas cilvēka ķermeņa daļas noveco vienādi, un, lai par to runātu, mums visiem ir jābūt kopīgam novecošanās parametram. Piemēram, epiģenētiski, vairums audu (lai arī ne visi) ir apmēram vienāda vecuma, taču tajos esošo vecāku šūnu skaits ir atšķirīgs.
Šajā ziņā ir interesanti novērot pacientus, kuriem veikta asins pārliešana vai orgānu transplantācija - pēc tam viņu ķermenī atrodamas dažāda bioloģiskā vecuma šūnas. Mērījumi rāda, ka atrašanās vienā ķermenī neizlīdzina vecuma atšķirības. Un, ja donors bija jaunāks par saņēmēju, tad viņa šūnas turpina dzīvot savā laikā, paliekot jaunākas par apkārtējiem audiem - vismaz saskaņā ar epiģenētisko pulksteni.
Vienā vai otrā veidā visiem orgāniem nav viena mēra, tāpat kā nav neviena biomarķiera, kas būtu piemērots visiem eksperimentiem. Katrs izmantotais parametrs atrisina tā īpašo problēmu; dažos pētījumos pētnieki īpaši meklē atsevišķus marķierus dažādām ķermeņa dzīves jomām. Un tam ir sava loģika: jo specifiskāku parametru mēs izmērām, jo labāk mēs saprotam, kā tas veidojas un kura ietekmē tas var mainīties.
Mēģinot atrast vienu marķieri visam organismam, uzreiz rodas jautājums: ko tieši mēs patiesībā mēra? Telomēri norāda, vai šūnas ir gatavas dalīšanai, epiģenētiskais pulkstenis norāda, cik labi šūna labo savu DNS vai cik labi gēni tiek turēti bez saitēm. Šie divi marķieri gandrīz nekad nesakrīt viens ar otru prognozēs. Varbūt tas liek domāt, ka katrs marķieris mēra sava novecošanās pīlāra biezumu - un tad nav jēgas mēģināt tos sasaistīt.
Iespējams, ka tā ir biohakeru problēma, kuri mēģina izmērīt daudzus sava ķermeņa parametrus un pielāgot tos "optimālajām" vērtībām. Ir neticami daudz marķieru, un katrs no tiem var nozīmēt neko (tāpat kā katrs atsevišķais metilētā DNS reģions praktiski nav saistīts ar bioloģisko vecumu) vai dot rezultātus, kas nesakrīt ar citām prognozēm. Tāpēc maz ticams, ka mēs kādu dienu varēsim atrast vienu konkrētu parametru, kas atbildēs uz visiem mūsu jautājumiem.
Mēs atrodamies strupceļā: nav iespējams atrast vienu marķieri, visiem vienādu, un daudzi mazāki marķieri joprojām ir vāji saskaņoti viens ar otru un nesniedz bioloģiskus skaidrojumus. Šī ir tā pati problēma, ar kuru saskaras cīnītāji pret novecošanos: šķiet, ka mums vairs nav lemts atvērt vienu burvju tableti, un diez vai ir iespējams visu salabot pa daļām, kā ierosina Aubrejs de Grejs. Izmaiņu saraksts, ko esam apkopojuši šīs daļas lapās, neatstāj cerības uz vieglu labošanu. Nākamajā daļā mēs mēģināsim atrast vidusceļu un runāsim par to, kā novecošanās cēloņu meklēšana palīdz noskaidrot, ko ar to var izdarīt un kura "jaunības eliksīra" recepte mūsdienās šķiet visdrošākā.
