Измерения биологического возраста, часто преподносимые как способ определить ваш «истинный» возраст, отличный от количества прожитых лет, в последние годы получили широкое распространение. Концепция проста — разграничить хронологический возраст и биологический спад, — но реальность гораздо сложнее. Существующие методы, несмотря на популярность среди коммерческих компаний и исследователей, полны противоречий и неопределенностей, которые подрывают их полезность.
Расцвет биологических часов
Идея биологического возраста понятна: люди стареют с разной скоростью. Некоторые сохраняют молодость и бодрость до глубокой старости, в то время как другие быстро угасают. Биологические часы призваны количественно оценить это, анализируя различные биомаркеры — эпигенетические маркеры, белки крови, длину теломер и многое другое, — чтобы определить биологический возраст человека в годах. Эти измерения должны давать полезную информацию о состоянии здоровья, отслеживать эффективность вмешательств и ускорять исследования в области антивозрастной медицины.
Однако критический недостаток проявляется, когда разные часы применяются к одним и тем же данным. Исследования, такие как анализ CALERIE, посвященного ограничению калорийности, выявили существенные расхождения. Пять разных часов старения, протестированных на 220 взрослых, дали противоречивые результаты: два показали пользу от ограничения калорий, а три — нет. Это вызывает фундаментальный вопрос: какому из часов мы должны доверять?
Внутренние ограничения и иллюзия точности
Помимо противоречий, существующие биологические часы часто создают иллюзию точности. Большинство из них выдают одну оценку возраста, не признавая присущую данным и анализу неопределенность. Согласно недавним исследованиям, это лишь верхушка айсберга. Существующие часы часто не оправдывают ожиданий, создавая необоснованную уверенность или ненужную тревогу о здоровье.
Перспективы ИИ в оценке здоровья
К счастью, появляется новый подход: большие модели здоровья (BMH). Эти системы ИИ, подобные тем, которые лежат в основе чат-ботов, таких как ChatGPT, обучаются на огромных наборах медицинских данных для прогнозирования риска смертности и развития возрастных заболеваний. Предварительные результаты показывают, что BMH превосходят существующие биологические часы по точности и надежности.
В отличие от современных методов, требующих биологических образцов, BMH могут работать без них, используя возможности ИИ для извлечения полезной информации из обширных медицинских данных. Хотя эта технология еще находится в разработке, она может преодолеть ограничения традиционных часов старения.
Главный вывод ясен: если вы рассматриваете возможность тестирования биологического возраста, подходите к этому со скептицизмом. Современные измерения далеки от окончательных, но будущее может предложить более надежные альтернативы, основанные на ИИ.
