Un recente studio condotto dai ricercatori del King’s College di Londra ha rivelato che gli orologi dell’invecchiamento basati sull’intelligenza artificiale, utilizzando i dati metabolici del sangue, possono offrire previsioni sulla salute e sulla longevità, evidenziando una correlazione tra un invecchiamento accelerato e un aumento dei rischi per la salute. In particolare, gli algoritmi di apprendimento automatico non lineari, come la regressione cubista, si sono dimostrati particolarmente efficaci in questo contesto.
Lo studio condotto dall’Istituto di Psichiatria, Psicologia e Neuroscienze (IoPPN) del King’s College di Londra
ha approfondito l’analisi degli orologi dell’invecchiamento basati sull’intelligenza artificiale, i quali valutano la salute e la longevità attraverso l’analisi dei dati ematici. La ricerca ha coinvolto il training e il testing di 17 algoritmi di apprendimento automatico, utilizzando i dati relativi ai marcatori ematici di oltre 225.000 partecipanti al Biobank del Regno Unito, con un’età compresa tra i 40 e i 69 anni al momento dell’inclusione nello studio.
I ricercatori hanno valutato l’accuratezza con cui questi orologi dell’invecchiamento metabolomico sono in grado di predire la longevità
e quanto siano strettamente correlati a diversi parametri di salute e invecchiamento. L’età metabolomica, conosciuta come MileAge, rappresenta l’età biologica interna di un individuo basata sui metaboliti ematici, ovvero piccole molecole generate durante il metabolismo, come quelle prodotte durante la trasformazione del cibo in energia.
La differenza tra l’età predetta dai metaboliti di una persona (MileAge) e la loro età cronologica effettiva
definita come delta di MileAge, fornisce indicazioni sull’accelerazione o il rallentamento del processo di invecchiamento biologico. Questi risultati aprono nuove prospettive nel campo della medicina preventiva e della valutazione personalizzata della salute, offrendo strumenti innovativi per comprendere e monitorare l’invecchiamento e i rischi correlati alla salute.
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