Založba Alpina Non-Fiction izda knjigo znanstvene novinarke Poline Loseve v nasprotni smeri urinega kazalca. TASS objavlja odlomek o tem, kako znanstveniki iščejo znake staranja v telesu.
Založba * Alpina non-fikcija *.
Zberite jih vse
Leta 2001 se je pojavil prvi "indeks krhkosti", eden najpreprostejših označevalcev staranja. Raziskovalci so testirali velik vzorec ljudi na pet znakov krhkosti: nehoteno hujšanje, šibka moč oprijema, počasna hoja, utrujenost in neaktivnost. Tisti, ki ustrezajo vsaj trem kriterijem, so avtorji merila menili, da so krhki. Bolj so tvegali slabo zdravje, hospitalizacijo in smrt. Tistim, ki ustrezajo samo eni ali dvema lastnostma, je bil dodeljen status vmesne krhkosti. To prvovrstno merilo še ni omogočalo ocene natančnega tveganja za vsakega od preiskovanih oseb, vendar je bilo z njegovo pomočjo že mogoče izmeriti tveganja za celotno populacijo in posamezne skupine.
Promocijski video:
Pozneje je na podlagi te ideje zrasel cel gozd indeksov krhkosti. Od takrat je število funkcij postalo bistveno večje in lahko dosežejo stotine, a načelo ostaja enako. Vsaka funkcija je parameter, ki:
a) je okvara zdravja (in ni lastnost življenjskega sloga, kot je kajenje);
b) se pojavlja pogosteje s starostjo;
c) pojavlja se vsaj 1% ljudi v populaciji.
Vsota znakov naj bi zajemala različna področja dela telesa, torej ne le fizično kondicijo, temveč tudi duševno in psihično zdravje človeka. Pravzaprav ti indeksi merijo število pomanjkljivosti / poškodb v človeškem telesu, zato jih včasih imenujemo indeksi napak. Vsaka od deset ali sto lastnosti se oceni na lestvici od 0 do 1, subjekt pa prejme oceno krhkosti, ki raste, ko telo ostari.
Indeks krhkosti je bistvo medicinskega pristopa k staranju, ki starost obravnava kot sklop starostnih bolezni. Zato se takšni indeksi pogosto uporabljajo v medicinskem delu in dobro napovedujejo na primer potrebo starejše osebe po intenzivni negi. V redkih primerih delujejo tudi za mlade, saj vsaka napaka, vsaka starostna bolezen resno poslabša njihovo stopnjo preživetja. Vendar je z njihovo pomočjo težko napovedati kaj drugega kot tveganje smrti, zato so za razmeroma zdrave ljudi malo koristi. Poleg tega indeksi krhkosti ne povedo ničesar o vzroku staranja in merijo le njegove posledice.
Kljub temu pa načelo - da ne uporabljamo enega parametra, temveč vsote označevalcev - vsekakor drži, saj upošteva heterogenost prebivalstva. Zdaj pa raziskovalci poskušajo sestaviti multivariatne modele za oceno biološke starosti.
Na primer, v ameriški raziskavi CALERIE, ki je namenjena omejevanju kalorij, znanstveniki izsledijo 18 različnih znakov: od količine holesterola in hemoglobina do zdravja sluznic. Za vsakega od njih so zgradili krivuljo sprememb od 26 do 38 let in zgradili model, ki napoveduje biološko starost na podlagi vsote sprememb vseh parametrov, pomnoženih z določenimi koeficienti. Poskusi ocene biološke starosti vsakega posameznega udeleženca so pokazali, da je populacija celo mladih zelo raznolika. Po mnenju eksperimentalcev je lahko biološka starost preiskovancev, ki imajo po potnem listu 38 let, od 30 do 50. V tej študiji je še posebej pomembno, da znanstveniki sodelujejo z mladimi zdravimi ljudmi, pri katerih je tveganje smrti ali razvoja bolezni skoraj nemogoče oceniti. Verjetnov bližnji prihodnosti se bo pojavil tako zapleten starostni označevalec. Vprašanje je le, kateri specifični parametri bodo vanj vključeni.
Meni
Kaj pomeni 5, 10 ali celo 100 parametrov v primerjavi s kompleksnostjo organizacije človeškega telesa? Da ne bi skrbeli za izbiro najbolj natančnih biomarkerjev, številni znanstveniki uporabljajo bistveno drugačen pristop k izračunu biološke starosti - umetna inteligenca. V zadnjem času je bilo veliko del, v katerih zdravniki nevronske mreže učijo diagnosticirati najrazličnejše bolezni, zakaj jih potem ne bi uporabili pri staranju?
V ZDA to počne skupina raziskovalcev, ki jo vodi znanstvenik Alex Zhavoronkov. Usposabljajo umetno inteligenco na najrazličnejših znakih staranja. Na primer, leta 2018 so ga naučili, kako meriti starost osebe s fotografije obraza. Program je s prepoznavanjem očesa in okoliške kože določil starost z natančnostjo dveh do petih let. Hkrati se je izkazala, da so najpomembnejše gube v kotičku očesa: takoj ko so jih zaprli na fotografijah, so za nevronsko mrežo starejši začeli izgledati kot majhni otroci.
Leta 2019 je skupina Zhavoronkov opravila krvne preiskave. Parametri, ki so jih izmerili, spominjajo na standardni biokemični test: količina različnih krvnih celic, koncentracija beljakovin, maščob, glukoze in presnovnih produktov - sečnine, kreatinina (presnovnega produkta v mišicah, ki ga običajno izločajo ledvice), bilirubina (odpadni hemoglobin). In spet, umetna inteligenca je starost preiskovancev določala z natančnostjo šest let.
Ob poti se je izkazalo, da je treba za različne spole in etnične skupine upoštevati različen nabor označevalcev. Na primer, koncentracija natrija je imela pomembno vlogo pri izračunu starosti Južnokorejcev, ni pa bila bistveno odvisna od starosti vzhodnih Evropejcev. In to je še ena značilnost, ki jo je treba upoštevati, ko imamo opravka z biološko starostjo: vsakič je vredno preveriti, na podlagi katerega vzorca je bila razvita metoda določitve. Kar naredi staro kitajsko starost, ni nujno, da deluje indijansko.
Naslednji vrsti so mikrobi. Kljub temu, da še vedno nismo prepričani, kako natančno različni predstavniki črevesne mikroflore vplivajo na zdravje ljudi, jih je umetna inteligenca že štela. S primerjavo relativnega števila različnih vrst bakterij v črevesju človeka se je nevronska mreža naučila določiti starost z natančnostjo približno štiri leta.
Zanimivo je, da odnos nekaterih mikrobov do določitve starosti ni bil odvisen od tega, ali so zdravju koristni ali, nasprotno, škodljivi. V tem smislu se zdi, da so "staranju prijazne" bakterije še posebej radovedne. Verjetno so to isti na novo pridobljeni črevesni prebivalci, o katerih smo govorili v poglavju "Mikrobi" in ki znotraj starajočega se organizma ohranjajo potrebno raznolikost in vzdržujejo vnetje na želeni ravni. Možna pa je tudi druga razlaga: ti mikrobi so lahko odraz ne toliko starosti kot življenjskega sloga generacije, ki je zdaj vstopila v starost: nizka telesna aktivnost, velika poraba sladkorja in predelane hrane. In če je to res, bodo morali znanstveniki v prihodnosti prilagoditi metodo določanja starosti, ne le glede na spol ali raso,pa tudi iz generacije in njenega načina življenja.
Delo z umetno inteligenco bo zagotovo razširilo vidno polje in razkrilo, kaj pogrešajo klasične metode. Hkrati pa vsi parametri, ki se merijo, ne izpolnjujejo meril za biomarkerje. Zato se izkaže, da je nevronska mreža, ki lahko določi starost osebe, funkcionalno zelo koristna, vendar odpira veliko vprašanj z biološkega vidika.
Kateri od parametrov, ki jih AI upošteva, so res pomembni? Kateri so povezani z vzroki staranja in ki odražajo samo življenjski slog? Zdaj umetno inteligenco vodi algoritem, ki je za nas nerazumljiv in ustvarja nepodprte napovedi, kot je grški vedeževalec. Da bi dobili razlog, da verjamemo njegovim napovedim, moramo še izolirati in preizkusiti glavne oznake, na katere se opira.
Težave pri pretvorbi
Seznam potencialnih označevalcev biološke starosti se tu ne konča. Odpadki DNK, ki krožijo v krvi, količina ostankov sladkorja na zunajceličnih beljakovinah in celo značilnosti možganov na MRI pregledih so predlagani kot kandidati. Ena nedavna študija je izračunala starost možganov glede na količino zaužitega kisika na enoto glukoze. Razpad glukoze brez sodelovanja kisika je veljal za "otroško" znamenje, dihanje s polnim kisikom pa je veljalo za "odraslo osebo". Ta metoda je napovedovala starost z natančnostjo le 8,5 let, možgani žensk pa so bili v povprečju štiri leta mlajši od moških. Takšnih primerov je veliko in število kandidatov za biomarker še naprej raste.
Težava je v tem, da se njihove napovedi med seboj ne ujemajo dobro. In če lahko znotraj vsake skupine označevalce še vedno pripeljemo do skupnega imenovalca - na primer, je mogoče vse vrste epigenetskih ur umeriti enako - potem razlike med skupinami ostajajo velike. V različnih študijah se obnašajo drugače: nekje Hannamove (vendar ne hrvaške) ure napovedujejo tveganje za zmanjšane umske sposobnosti in motorične sposobnosti, pri drugem delu pa so le hrvaške ure povezane s tveganjem za srčno-žilne bolezni in debelost. V tretji raziskavi je indeks krhkosti veliko natančnejši pri določanju biološke starosti kot ure metilacije, v četrti pa nobeden od markerjev ni mogel dovolj natančno napovedati katerega koli starostnega znaka.
Morda je poanta v ozki "specializaciji" večine bioloških označevalcev, ki kažejo le na "svojem" področju. Koncentracije lipida so tesno povezane z debelostjo, MRI možganov - z inteligenco, dolžino telomera - z regeneracijo ipd. Če pa je temu tako, ali lahko presodimo o tveganjih za celotno telo glede na starost enega organa ali organa?
Strogo gledano nismo prepričani, da se vsi deli človeškega telesa starajo z enako hitrostjo, da bi lahko o tem govorili, moramo imeti za vse skupen parameter staranja. Na primer, epigenetično je večina tkiv (čeprav ne vseh) približno enake starosti, vendar je število starejših celic v njih drugačno.
V tem smislu je zanimivo opazovati bolnike, ki so bili podvrženi transfuziji krvi ali presaditvi organov - po tem se v njihovih telesih nahajajo celice različnih bioloških starosti. Meritve kažejo, da bivanje v istem telesu ne izniči razlike v starosti. In če je bil darovalec mlajši od prejemnika, potem njegove celice še naprej živijo v svojem času, ostajajo mlajše od okoliških tkiv - vsaj glede na epigenetsko uro.
Tako ali drugače en sam ukrep za vse organe še ne obstaja, tako kot ni niti enega biomarkerja, primernega za vse poskuse. Vsak uporabljeni parameter rešuje svojo specifično težavo; v nekaterih raziskavah raziskovalci posebej iščejo ločene označevalce za različna področja telesnega življenja. In to ima svojo logiko: bolj specifičen parameter, ki ga merimo, bolje razumemo, kako se oblikuje in pod vplivom katerega se lahko spremeni.
Ko poskušamo najti en marker za celoten organizem, se takoj pojavi vprašanje: kaj natančno dejansko merimo? Telomeri kažejo, ali so celice pripravljene deliti, epigenetska ura pa kaže na to, kako dobro celica popravlja svojo DNK ali kako dobro se geni ne odvežejo. Ta dva označevalca se skoraj nikoli ne ujemata med seboj v napovedih. Morda to kaže, da vsak označevalec meri debelino lastnega stebra staranja - in potem ni smiselno, da bi jih poskušali povezati.
Verjetno je to problem hekerjev, ki poskušajo izmeriti številne parametre svojega telesa in jih prilagoditi "optimalnim" vrednostim. Število markerjev je neverjetno in vsak od njih lahko pomeni nič (tako kot vsako posamezno območje metilirane DNK praktično ni povezano z biološko starostjo) ali daje rezultate, ki ne sovpadajo z drugimi napovedmi. Zato je malo verjetno, da bomo nekega dne lahko našli en določen parameter, ki bo odgovoril na vsa naša vprašanja.
Znajdemo se v slepi ulici: nemogoče je najti enega označevalca, enakega za vse, številni manjši markerji pa se še vedno slabo medsebojno usklajujejo in ne ponujajo bioloških razlag. To je isti problem, s katerim se soočamo z borci proti staranju: zdi se, da nam ni več usojeno odpreti ene čarobne tabletke in težko je vse popraviti po delih, kot predlaga Aubrey de Gray. Seznam sprememb, ki smo jih pripravili na straneh tega dela, ne pušča upanja za enostavno popravilo. V naslednjem delu bomo poskušali najti sredino in se pogovoriti o tem, kako iskanje vzrokov staranja pomaga ugotoviti, kaj je mogoče storiti z njim in kateri recept za "eliksir mladosti" se danes zdi najbolj verodostojen.
