Тем не менее сам принцип – использовать не один параметр, а сумму маркеров, – безусловно, верен, потому что учитывает гетерогенность популяции. И сейчас исследователи пытаются строить многофакторные модели для оценки биологического возраста.
Например, в ходе американского исследования CALERIE, которое посвящено ограничению калорий, ученые отслеживают
[393] 18 разных признаков: от количества холестерина и гемоглобина до здоровья слизистых оболочек. Для каждого из них они выстроили кривую изменений с 26 до 38 лет и построили модель, которая предсказывает биологический возраст на основе суммы изменений всех параметров, помноженных на определенные коэффициенты. Попытки оценить биологический возраст каждого конкретного участника показали, что популяция даже молодых людей сильно неоднородна. По подсчетам экспериментаторов, биологический возраст испытуемых, которым по паспорту 38 лет, может быть от 30 до 50. В этом исследовании особенно важно, что ученые работают с молодыми здоровыми людьми, у которых риск смерти или развития болезней оценить практически невозможно. Вероятно, в ближайшее время появится именно такой, комплексный маркер возраста. Вопрос только в том, какие конкретно параметры в него войдут.
Он нас считает
Что значат 5, 10 или даже 100 параметров в сравнении со сложностью организации человеческого тела? Чтобы не мучиться выбором наиболее точных биомаркеров, ряд ученых используют принципиально другой подход к подсчету биологического возраста – искусственный интеллект. В последнее время выходит много работ, в которых медики обучают нейронные сети диагностике самых разных болезней, так почему бы не применить их к старению?
В США этим занимается группа исследователей под руководством ученого Алекса Жаворонкова. Они тренируют искусственный интеллект на самых разных признаках старения. Например, в 2018 году они научили
[394] его измерять возраст человека по фотографии лица. Распознавая глаз и окружающую его кожу, программа определяла возраст с точностью до двух – пяти лет. При этом наиболее значимой чертой оказались морщины в углу глаза: как только их закрывали на фотографиях, для нейронной сети пожилые люди начинали выглядеть маленькими детьми.
В 2019 году группа Жаворонкова взялась
[395] за анализы крови. Параметры, которые они измеряли, напоминают стандартный биохимический тест: количество разных форменных элементов крови, концентрации белков, жиров, глюкозы и продуктов обмена – мочевины, креатинина (продукт обмена веществ в мышцах, который обычно выводится почками), билирубина (отработанный гемоглобин). И снова искусственный интеллект определил возраст испытуемых с точностью до шести лет.
Попутно оказалось, что для разных полов и этносов приходится учитывать разный набор маркеров. Например, концентрация натрия сыграла важную роль при вычислении возраста жителей Южной Кореи, но не зависела существенно от возраста восточных европейцев. И это еще одна особенность, которую нужно иметь в виду, когда мы имеем дело с биологическим возрастом: стоит каждый раз проверять, на основе какой выборки разработан способ его определения. То, что делает старым китайца, необязательно будет работать для индуса.
Следующие на очереди – микробы
[396]. Несмотря на то что мы до сих пор не уверены в том, как именно разные представители кишечной микрофлоры влияют на здоровье человека, искусственный интеллект и их уже посчитал. Сопоставив относительное количество разных видов бактерий в кишечнике людей, нейронная сеть научилась определять возраст с точностью около четырех лет.
Интересно, что связь тех или иных микробов с определением возраста не зависела от того, благоприятствуют они здоровью или, напротив, вредят. В этом смысле особенно любопытными кажутся "благоприятные для старения" бактерии. Вероятно, это те самые новоприобретенные жители кишечника, о которых мы говорили в главе "Микробы" и которые сохраняют нужное разнообразие внутри стареющего организма и поддерживают воспаление на нужном уровне. Но возможно и другое объяснение: эти микробы могут быть отражением не столько старости, сколько образа жизни того поколения, которое сейчас вступило в преклонный возраст: низкая физическая активность, высокое потребление сахаров и полуфабрикатов. И если это действительно так, то в дальнейшем ученым предстоит корректировать метод определения возраста не только в зависимости от пола или расы, но и от поколения и его образа жизни.
Работы с использованием искусственного интеллекта, безусловно, расширяют поле зрения и позволяют обнаружить то, что упускают классические методы. В то же время далеко не все параметры, которые при этом измеряют, соответствуют критериям биомаркеров. Поэтому нейронная сеть, способная определить возраст человека, оказывается очень полезной функционально, но вызывает много вопросов с биологической точки зрения.
Какие из параметров, которые учитывает искусственный интеллект, действительно важны? Какие имеют отношение к причинам старения, а какие отражают только образ жизни? Сейчас искусственный интеллект руководствуется непонятным для нас алгоритмом и выдает ничем не подкрепленные предсказания, подобно греческому прорицателю. Чтобы получить основания верить его прогнозам, нам еще предстоит выделить и проверить основные маркеры, на которые он опирается.
Линия жизни
А пока искусственный интеллект пытается найти правдоподобные маркеры биологического возраста, ученые обращаются к привычным оракулам.
Самый, наверно, древний из них – длина теломер. Мы уже говорили о них в главе, посвященной клеткам: теломеры – это концы хромосом, которые укорачиваются с каждым делением клеток, пока не достигают критически малой длины. В этот момент размножение клетки прекращается. Теломеры кажутся удачной метафорой для срока клеточной годности: весь жизненный путь клетки умещается на том отрезке времени, на который хватает теломер. И эту же метафору очень удобно распространить на всю человеческую жизнь и вообразить, что где-то в глубине нашего тела, в каждой клеточке постепенно сокращается линия жизни, отмеряя наш срок.
