طور باحثون من معهد ستانفورد للأبحاث نموذجاً جديداً للذكاء الاصطناعي قادر على تقدير العمر البيولوجي للإنسان باستخدام عينات الدم، وتمثل هذه التقنية تقدماً كبيراً في مجال الطب الوقائي والشخصي، حيث تتيح التشخيص المبكر للشيخوخة المتسارعة والمخاطر الصحية المرتبطة بها.
كيف يعمل النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي
يعتمد النموذج على تقنيات التعلم العميق لتحليل أكثر من 5000 مؤشر حيوي مختلف في عينة الدم، بما في ذلك مستويات الهرمونات والبروتينات والمؤشرات الالتهابية وأنماط التعبير الجيني، وقد تم تدريب النموذج على بيانات من أكثر من 85000 شخص من مختلف الأعمار والأعراق والحالات الصحية، مما يجعله أداة دقيقة للغاية في تحديد العمر البيولوجي بدقة تصل إلى +/- 1.5 سنة.
تعرف على: الذكاء الاصطناعي والحمل.. هل يحدث ثورة في مجال التلقيح الصناعي؟
تطبيقات واعدة في الطب الوقائي
يقدم النموذج الجديد للذكاء الاصطناعي فرصاً واعدة في مجال الطب الوقائي، حيث يمكن استخدامه للكشف المبكر عن علامات الشيخوخة المتسارعة قبل ظهور الأعراض السريرية، وأشارت الدراسة إلى أن الأشخاص الذين يظهرون عمراً بيولوجياً يتجاوز عمرهم الزمني بخمس سنوات أو أكثر لديهم مخاطر متزايدة للإصابة بأمراض القلب والسكري والخرف، بنسبة تصل إلى 56% مقارنة بمن يتطابق عمرهم البيولوجي مع الزمني.
رصد تأثير نمط الحياة على العمر البيولوجي
كشفت الدراسة عن العلاقة الوثيقة بين نمط الحياة والعمر البيولوجي، حيث وجد الباحثون أن عوامل مثل النظام الغذائي وممارسة الرياضة وجودة النوم والتوتر تؤثر بشكل كبير على سرعة شيخوخة الخلايا، وأظهرت البيانات أن الأشخاص الذين يتبعون نمط حياة صحي يمكن أن يكون عمرهم البيولوجي أقل من عمرهم الزمني بمتوسط 7 سنوات، وفي المقابل، وجد أن التدخين يزيد من العمر البيولوجي بمعدل 2-4 سنوات لكل عقد من التدخين المنتظم.
تخصيص العلاجات بناءً على العمر البيولوجي
أحد التطبيقات الواعدة للنموذج الجديد هو إمكانية تخصيص العلاجات والتدخلات الطبية بناءً على العمر البيولوجي بدلاً من العمر الزمني، فقد أشار الباحثون إلى أن تحديد العمر البيولوجي يمكن أن يساعد الأطباء في تعديل جرعات الأدوية واختيار العلاجات المناسبة بشكل أكثر دقة، خاصة في حالات السرطان وأمراض القلب، كما يمكن استخدامه لتقييم فعالية التدخلات العلاجية والتغييرات في نمط الحياة على المستوى الخلوي.
التحديات والخطوات المستقبلية
رغم الإمكانات الواعدة للنموذج الجديد، أشار الباحثون إلى وجود بعض التحديات التي يجب التغلب عليها قبل تعميم استخدامه في الممارسة الطبية اليومية، ومن بين هذه التحديات الحاجة إلى تبسيط عملية تحليل البيانات وخفض التكلفة، بالإضافة إلى ضرورة إجراء دراسات طويلة المدى للتحقق من قدرة النموذج على التنبؤ بالمخاطر الصحية المستقبلية بدقة.
