Pengukuran usia biologis—sering disebut-sebut sebagai cara untuk menentukan “usia sebenarnya” Anda lebih dari sekadar jumlah tahun hidup—telah mendapatkan perhatian yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Meskipun konsepnya sederhana—membedakan usia kronologis dengan penurunan biologis—kenyataannya jauh lebih kompleks. Metode-metode yang ada saat ini, meskipun populer di kalangan perusahaan pengujian dan peneliti komersial, penuh dengan inkonsistensi dan ketidakpastian yang melemahkan kegunaannya.
Bangkitnya Jam Biologis
Gagasan di balik usia biologis sangat jelas: setiap orang menua pada tingkat yang berbeda-beda. Beberapa orang mempertahankan vitalitas mudanya hingga usia lanjut, sementara yang lain mengalami penurunan yang cepat. Jam biologis bertujuan untuk mengukur hal ini dengan menilai berbagai biomarker—penanda epigenetik, protein darah, panjang telomer, dan banyak lagi—untuk memperkirakan usia biologis seseorang dalam beberapa tahun. Pengukuran ini dimaksudkan untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti mengenai status kesehatan, melacak efektivitas intervensi, dan mempercepat penelitian anti-penuaan.
Namun, kelemahan kritis muncul ketika jam berbeda diterapkan pada data yang sama. Studi, seperti analisis uji coba CALERIE mengenai pembatasan kalori, mengungkapkan perbedaan besar. Lima jam penuaan berbeda yang diuji pada 220 orang dewasa memberikan hasil yang bertentangan: dua menunjukkan manfaat dari pembatasan kalori, sementara tiga tidak. Ketidakkonsistenan ini menimbulkan pertanyaan mendasar: jam manakah yang harus kita percayai?
Keterbatasan Inheren dan Ilusi Presisi
Selain ketidakkonsistenan, jam biologis saat ini sering kali menghadirkan ilusi keakuratan. Sebagian besar memberikan perkiraan usia tunggal tanpa mengakui adanya ketidakpastian dalam data atau analisis. Menurut penelitian terbaru, ini hanyalah puncak gunung es. Jam yang ada sering kali gagal memenuhi janjinya, sehingga menimbulkan risiko kepercayaan diri yang tidak beralasan atau kecemasan yang tidak perlu terhadap kesehatan.
Janji Model Kesehatan yang Didukung AI
Untungnya, muncul pendekatan baru: model kesehatan besar (LHM). Sistem AI ini, mirip dengan chatbot seperti ChatGPT, dilatih berdasarkan kumpulan data kesehatan yang luas untuk memprediksi risiko kematian dan perkembangan penyakit terkait usia. Hasil awal menunjukkan LHM mengungguli jam biologis yang ada dalam hal akurasi dan keandalan.
Berbeda dengan metode saat ini yang memerlukan sampel biologis, LHM dapat beroperasi tanpa sampel biologis, sehingga memanfaatkan kekuatan AI untuk mengekstraksi wawasan bermakna dari data kesehatan yang luas. Meskipun masih dalam pengembangan, teknologi ini memiliki potensi untuk mengatasi keterbatasan jam tradisional yang sudah tua.
Kesimpulannya jelas: jika mempertimbangkan pengujian usia biologis, lanjutkan dengan skeptis. Pengukuran saat ini masih jauh dari pasti, namun masa depan mungkin memiliki alternatif berbasis AI yang lebih andal.
