Нейросеть научили определять возраст людей любой национальности

Международная группа исследователей, в которую вошли сотрудники Санкт-Петербургского исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики, разработала алгоритм определения возраста по результатам анализа крови с учётом пола и национальности.

Учёные использовали данные более 120 тысяч людей из Канады, Южной Кореи и Восточной Европы, чтобы выявить ключевые показатели старения для этих популяций. Затем они обучили нейронные сети учитывать различия в значимости этих показателей. Таким образом авторы свели к минимуму ошибки в определении возраста: теперь она не превышает шесть лет.

Наука пока не может предложить реальную альтернативу молодильным яблокам и остановить старение. Но учёные верят, что этого можно добиться в ближайшем будущем. Один из важнейших шагов – поиск достоверного способа определения биологического возраста человека. Напомним, что это понятие, отражающее состояние организма. Для здорового среднестатистического человека биологический возраст соответствует хронологическому, то есть возрасту "по паспорту". Но по мере старения эти два показателя могут расходиться ввиду различных факторов: окружающей среды, вредных привычек, проявления наследственных заболеваний.

Без инструмента, помогающего точно выяснить биологический возраст, сложно понять, насколько эффективно какое-либо средство против старения. При этом важно, чтобы инструмент был не слишком дорогим и сложным. Исследователи из Международной лаборатории "Компьютерные технологии" Университета ИТМО вместе с зарубежными коллегами решили использовать нейронные сети для решения этой задачи.

С помощью машинного обучения учёные создали компьютерный алгоритм определения возраста по комплексу показателей анализа крови. Пока система может предсказать только хронологический возраст, но определение связи показателей крови и возраста – важный шаг на пути к точной оценке возраста биологического. Алгоритм использует 20 биомаркеров: от концентрации глюкозы или гемоглобина до количества эритроцитов в крови. Все они определяются просто и, как правило, входят в стандартный набор анализов в большинстве стран.

"Распределение биомаркеров крови для определения возраста различается в каждой популяции, – рассказывает один из разработчиков алгоритма Кирилл Кочетов. – Мы создали нейронную сеть, которая нивелирует эти различия и может быть использована для любых популяций. При этом она ведёт себя более стабильно и реже ошибается".

Также авторы выделили ключевые биомаркеры, которые больше других влияют на старение. Среди них – альбумин и глюкоза. Эти данные согласуются с тем, что раньше было известно об изменении этих показателей при старении.

"Большая часть работы состояла в приведении данных разных популяций к единому виду, – отмечает соавтор работы Евгений Путин. – От каких-то биомаркеров пришлось отказаться, какие-то необходимо было восстановить. Нейронные сети обучали на данных всех популяций вместе и по отдельности. Затем мы проверили точность работы сетей на внешней, независимой выборке. Оказалось, что сеть, которая обучалась на всех популяциях, ошибалась на 10% реже сетей, обученных на отдельных популяциях".

Кстати, сервис для подсчёта возраста Aging.AI доступен онлайн. Им может воспользоваться каждый, у кого есть доступ в Интернет и свежие результаты анализа крови.

Работа проводилась совместно с компанией Insilico Medicine, которая занимается применением искусственного интеллекта для изучения старения и разработки новых препаратов. В будущем учёные планируют учитывать больше разных биомаркеров, чтобы повысить точность работы нейронных сетей.

Напомним, что ранее исследователи также представили программу, которая определяет биологический возраст человека, опираясь на трёхмерное сканирование его лица. 

Также оказалось, что различные ткани имеют разный биологический возраст: например, в женском организме быстрее всего стареет грудь.