Исследователи из Института исследований старения Бака, Google Health и Больницы Цукерберга в Сан-Франциско разработали технологию оценки старения человека на основе анализа изображений глазного дна.

Метод eyeAge позволяет оценить даже краткосрочные изменения и подойдет для оценки эффективности мер, направленных на замедление возрастных изменений.

Незначительные изменения в капиллярах сетчатки часто остаются незамеченными, но их можно выявить с помощью обученной нейросети, объясняют ученые. Ранее исследователи из Google разработали модели для прогнозирования диабетической ретинопатии по изображениям сетчатки и использовали их для выявления как минимум 39 глазных заболеваний.

Для оценки возраста исследователи обучили эту модель на основе набора данных, который включает динамические наблюдения для более 100 тыс. пациентов. Готовая модель была протестирована на снимках сетчатки 64 тыс. человек, полученных из британского биобанка.

Исследование показало высокую корреляцию между возрастом, оцененным с помощью eyeAge, и хронологическим возрастом. При этом результаты показывают более точный коэффициент положительного прогноза для двух последовательных посещений отдельных людей, а не для случайных, совпадающих по возрасту людей.

Исследователи отмечают, что в настоящее время для оценки старения используется метод оценки фенотипического возраста, который основа на анализе биомаркеров из крови. Этот метод широко себя зарекомендовал, но он плохо подходит для оценки краткосрочных изменений.

Напротив, тончайшие кровеносные сосуды в сетчатке фиксируют все изменения в организме и не зависят от приема пищи или инфекционного заболевания. Вместе с другими инструментами их можно использовать для оценки эффектов терапии, направленной на замедление старения.