Привет Хабр! На связи снова Дмитрий Крюков, руководитель группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Недавно мы с коллегами выпустили статью в npj Aging, в которой изрядно покритиковали калькуляторы биологического возраста (они же часы старения) и попытались поставить под сомнение саму возможность и даже необходимость расчёта биологического возраста.
О некоторых проблемах часов старения я уже писал здесь, но, по правде говоря, в тот раз я коснулся лишь верхушки айсберга. Чтобы продемонстрировать всю сложность и неоднозначность этого понятия и стоящих за ним математических определений, мне нужно рассказать эту историю в хронологическом и, наверное, логическом порядке (хотя некоторые детали я все же опущу для удобства восприятия) — и выход новой статьи стал для этого отличным поводом.
Внимательно прочитав этот пост вы наверняка сможете сами рассчитать биологический возраст, при условии, что владеете минимальным кодингом (ну или хотя бы вайб‑кодингом). И, поверьте, у вас получится это не хуже, чем многих из тех, кто предлагают свои решения как сервис (примеры: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]). С другой стороны, если вы прочитаете пост второй раз, вы скорее всего поймёте, что хорошо оценить биологический возраст на самом деле очень трудно и, возможно, не стоит даже пытаться.
Мотивация: зачем вообще считать биологический возраст?
Короткий ответ: на это есть спрос.
Какое бы вы ни составили мнение о биовозрасте по результату прочтения этой статьи, вы не перестанете встречать людей, которые бы хотели узнать свой биовозраст. Это происходит ввиду чрезвычайной интуитивности и повседневности данного понятия. Вы можете спросить человека: «На сколько лет я выгляжу?» И получить ответ, который может вас обрадовать, а может разочаровать. Просто число, которого достаточно — которое просто может дать эмоции. Вы также можете спросить: «А на сколько лет я себя ощущаю?» или «А на сколько лет мой организм старый?» — это всё довольно интересные и важные человеку вопросы, на которые он вряд ли перестанет хотеть получать ответы. Эти важные примеры мы детально разберем в следующем разделе.
Длинный ответ: есть научное обоснование, заключающееся в одном из определений биовозраста. Биовозраст это число, выраженное в годах, интегрально отражающее ваше состояние здоровья. Ученые связывают с хорошо оцениваемым биовозрастом три мечты:
Биовозраст позволит оценивать интегральное состояние здоровья и служить важным биомаркером для принятия клинических решений.
Биовозраст может служить конечной точкой в клинических испытаниях геропротекторов (то есть лекарств, продлевающих жизнь), делая их быстрыми и дешевыми.
Если мы хорошо умеем оценивать биовозраст, то мы можем изучить как устроен алгоритм оценивающий его и, следовательно, что‑то понять о биологическом старении организма.
Короче говоря, если бы мы действительно умели надежно и точно оценивать биологический возраст, это бы произвело некоторую революцию в науке о старении, поскольку мы бы наконец научились измерять старение. Звучит неплохо, чтобы хотя бы попытаться.
Давайте шаг за шагом поймём, как можно оценивать биологический возраст и какие в связи с этим возникают проблемы.
Дисклеймер
Я специально буду использовать глагол «оценивать», а не «предсказывать», поскольку чисто статистически это звучит грамотнее. Предсказание вы можете проверить, имея в виду наличие истинной величины (ground truth), с оценкой такой роскоши может не быть — нет объективной и напрямую измеримой величины биологического возраста, против которой мы могли бы проверить точность нашего алгоритма, поэтому приходится выкручиваться косвенными методами. Но об этом ниже.
Основы биовозраста
Вернемся к первому примеру: «На сколько лет я выгляжу?» Когда вы спрашиваете человека о чём‑то подобном, в его голове происходит множество процессов, прежде чем он выдаст вам ответ в виде числа. Человек скорее всего будет оценивать вас по состоянию кожи лица, но может также обратить внимания на кожу ваших рук, вашу осанку и позу, в которой вы находитесь. Он может включить в оценку одежду на вас, знания о вашем месте работы, наличии у вас детей и прочее. Более того, скорее в��его всё это он будет делать неосознанно.
Если задуматься, любой из факторов, который человек неосознанно включит в оценку, он будет воспринимать в сравнении с некой идеей «среднего» для данного возраста. Например, наличие морщин на лбу может восприниматься им как признак, характерный для человека старше 30, но худи с джинсами, снизит эту оценку до 26, скорректировавшись позднее воспоминанием, что у вас два ребенка первоклашки, что выльется в итоговый возраст 33.
Нечто подобное будет происходить и в вашей голове, если вы зададитесь вопросом: «А на сколько лет я себя ощущаю?» Этот вопрос, побудит вас скорее сконцентрироваться на своем физиологическом состоянии и всесторонне оценить его — наверняка по‑прежнему бессознательно и беспорядочно, включая те или иные сигналы от вашего организма и сравнивая их с таковыми, ощущаемыми «средними» для вашего возраста. Оценка, конечно, интересная, но, кажется, довольно‑таки субъективная и ненадежная, а хочется чего‑то более объективного и… научного, что ли.
Хотя…
Есть множество исследований (пример), показывающих, что самооценка здоровья является, на самом деле, довольно информативной оценкой здоровья. Например, она хорошо коррелирует с риском смерти от всех причин.
Этот интуитивный, но неуловимый по своему многообразию пример можно свести до безобразно простого математического соотношения. Биовозраст есть функция от биомаркеров:
где 
— это биомаркеры, исходя из которых я оцениваю ваш биологический возраст 
, а функция 
— это алгоритм расчета (калькулятор) биологического возраста или, в простонародье, часы старения. Но какие выбрать биомаркеры? А что вообще такое биомаркер? Дадим определение:
Биомаркер (от англ. biomarker — biological marker) — это измеримый биологический признак, служащий индикатором биологических состояний или процессов.
Определение нарочно сконструировано так, чтобы отбросить признаки небиологического происхождения. Например, существует ряд исследований (пример), которые находят статистическую связь между уровнем дохода и ожидаемой продолжительностью жизни. Можно подумать, что в этом случае низкий уровень дохода должен повышать биологический возраст, поскольку повышает риски заболеваний и смерти. Однако очевидно, что при прочих равных уровень дохода никак не влияет напрямую на биологическое состояние — только опосредованно, через множество других факторов, таких как доступ к хорошей медицине, уровень стресса и др.
С другой стороны, определение достаточно широкое, чтобы включить практически всё что угодно в пределах одного организма: количество морщин, седина волос, наличие перелома шейки бедра, желтизна ногтей, число эритроцитов, число родинок и многое другое. Исключением, возможно, будет являться лишь наличие модификаций тела, например, пирсинга или татуировок. Такие признаки вряд ли могут попасть под определение, поскольку не отражают никакое конкретное биологическое состояние или процесс (если, конечно, не уходить в софистику).
Конечно, ключевую роль в оценке биологического возраста играют биомаркеры старения, давайте разберемся с ними отдельно.
Биомаркеры старения
О биомаркерах старения написано сумасшедшее количество литературы. Есть целый научный консорциум, посвященный этой теме. Регулярно проводятся конференции, ищущие консенсус об определении биомаркера старения. Недавняя работа консорциума дала определение биомаркеру старения. Однако мне это определение кажется неудачным, поэтому я дам здесь своё, более аккуратное определение, но добавлю ниже обоснование своего несогласия.
Как консенсус ученых определяет биомаркер старения
В недавней публикации по результатам работы консорциума биомаркеры старения определяются так: "quantitative parameters of an organism that, either alone or in a composite, predict biological age and ideally its changes in response to age‑related interventions", что можно перевести как «количественные параметры организма, которые, по отдельности или в комплексе, предсказывают биологический возраст и, в идеале, его изменения в ответ на вмешательства против возрастных изменений». Неудачным мне определение кажется ввиду его цикличности. Биомаркеры определяются через биологический возраст, но и определение биологического возраста зависит от входящих в него биомаркеров (что мы подробно разберем ниже). Такое определение не позволяет выдвинуть понятные критерии для выбора биомаркеров старения для оценки биовозраста.
Итак, биомаркер старения это биомаркер, который:
систематически изменяется с возрастом,
ассоциирован с какими‑либо возраст‑зависимыми заболеваниями (например, саркопения, остеопороз),
ассоциирован со смертностью от всех биологических причин.
Несмотря на громоздкость и кажущуюся строгость, в это определение укладывается гигантское количество самых разнообразных биомаркеров (вот небольшая база данных с ними). Из наиболее известных всем нам сюда попадает систолическое артериальное давление (оно же «верхнее» давление), которое систематически растёт с возрастом и чрезмерный рост которого, как мы все знаем, связан с возникновением сердечно‑сосудистых заболеваний, а, следовательно, и с риском смерти.
И это определение ещё довольно мягкое, поскольку не накладывает ограничений, связанных с повседневной медицинской практикой, таких как малоинвазивность (мало кто согласится на биопсию мышечной ткани ради оценки биовозраста) и воспроизводимость (хорошо, чтобы два последовательных измерения были равны или отличались незначительно).
Несмотря на моё несогласие с определением консорциума, я согласен с тем, какие биомаркеры они посчитали достойными называться биомаркерами старения. Вот их минимальный перечень, о котором достигнут широкий консенсус:
Физиологические биомаркеры
1. IGF-1 (Инсулиноподобный фактор роста 1) — гормон, связанный с ростом и метаболизмом; его уровни снижаются с возрастом.
2. GDF-15 (Фактор дифференцировки роста 15) — белок стресс‑ответа, повышается при клеточном повреждении и воспалении; растет с возрастом.
Воспалительные биомаркеры
3. hsCRP (Высокочувствительный С‑реактивный белок) — маркер системного воспаления, повышенные уровни связаны с возрастными заболеваниями.
4. IL-6 (Интерлейкин-6) — про��оспалительный цитокин, ключевой маркер хронического воспаления при старении.
Функциональные биомаркеры
5. Мышечная масса — количество скелетной мускулатуры; снижается с возрастом (особенно при саркопении).
6. Сила хвата кисти / динамометрия (HGS) — простой тест мышечной силы; сильно ассоциирован с общей слабостью и смертностью.
7. Тест «Встань и иди» (TUG) — оценивает мобильность, баланс и риск падений; время выполнения увеличивается с возрастом.
8. Скорость походки — скорость ходьбы; также сильно связана со смертностью и функциональным статусом.
9. Тест на равновесие стоя (SBT) — оценивает постуральный контроль; ухудшается с возрастом, связан с риском падений.
10. Артериальное давление — показатель сердечно‑сосудистого здоровья; растет с возрастом и связан с возрастными заболеваниями.
Эпигенетические биомаркеры
11. Метилирование ДНК/эпигенетические часы — паттерны химических модификаций ДНК, которые систематически меняются с возрастом; огромная тема, заслуживает, пожалуй, отдельной статьи.
Подчеркну, что это лишь примеры биомаркеров старения, среди сотен (а, возможно, и тысяч) других. Отличие этого перечня лишь в том, что по ним достигнут консенсус среди геронтологов. Но ничто не мешает вам попытаться отыскать свой биомаркер старения. Мы с нашей командой в AIRI, например, очень любим ширину распределения объема эритроцитов (RDW), которая есть в почти любом общем анализе крови.
Что ж, вооружившись некоторым представлением о биомаркерах старения и некоторой интуицией относительно того, что такое биовозраст, рассмотрим теперь различные подходы к тому, как же его оценивать. Будем двигаться от простого к сложному, всё больше и больше теряя связь с реальностью обрастая математическими предположениями.
Парадигма первая: биовозраст как сжатое представление биомаркеров старения
Давайте выберем один из простейших биомаркеров старения и рассмотрим элементарнейший способ оценить биовозраст. Пусть это будет всем знакомое (и принятое консорциумом) систолическое артериальное давление. Вот как оно изменяется с паспортным возрастом в популяции:
На картинке виден линейный рост давления с возрастом. За каждые 10 лет, начиная с 30, давление увеличивается в среднем на 5.2 миллиметра ртутного столба. Вспоминаем формулу (1): биовозраст — это некоторая функция от биомаркеров. Вот он, биомаркер — давление. Как же теперь на его основе оценить мой биологический возраст, если мое давление, скажем равно 130 мм. рт. ст.?
Воспользуемся логикой, которую мы развили ранее. Мы можем оценить биовозраст на основе биомаркеров сравнивая свое значение биомаркера с характерным средним для некоторого возраста. На графике выше характерное среднее будет лежать на красной прямой линии. Так, среднему давлению в 130 будет соответствовать возраст 53 года. Соответственно, мой биологический возраст равен 53 года…
Но подождите, а если мне по паспорту всего 26 лет, и да, так случилось, что у меня высокое давление — 130 — не могу же я быть биологически 53-летним? Более того, если мое давление 160, то мне, судя по графику, вообще должно быть где‑то 110 лет. Это же абсурд!
Здесь мы подбираемся к первой проблеме оценки биовозраста — мы не знаем истинную его дисперсию (величину разброса). Можно, конечно, предположить, что человек данного паспортного возраста — например 30 лет — может быть биологическим старым как 40-летний, но вряд ли он может быть биологически старым как 120-летний — это попросту не соответствует ни нашей повседневной, ни клинической интуиции. Вероятно, большая дисперсия самого артериального давления делает нашу оценку столь неопределенной.
Что же, мы можем попробовать добавить больше биомаркеров. И попробовать каким‑то образом сжать их в единую оценку биовозраста, что, наконец, приводит нас к описанию первой парадигмы его оценки. Эта парадигма охватывает множество частных методов, описанных в множестве научных публикаций, но суть их всех в том, чтобы найти «удачное» сжатие (функцию ) биомаркеров в биовозраст, который затем можно использовать в клинической практике.
Давайте добавим ещё один интересный биомаркер старения — объём форсированного выдоха за первую секунду. Вы можете измерить его в рамках инструментального исследования под названием спирометрия. Этот биомаркер интегрально отражает состояние дыхательной системы и общее физиологическое здоровье организма. Таким образом, вместе с давлением мы рассматриваем уже две системы органов: дыхательную систему и систему кровообращения. Давайте для начала посмотрим, как это выглядит.
На этом графике отчетливо виден градиент изменения возраста, по которому мы можем «прикинуть», как в среднем меняются эти два показателя с возрастом (давление растет, объем выдоха падает). К��к же оценить биовозраст?
Способ со средними значениями для данного возраста, вероятно, снова приведет к слишком большой неопределенности биовозраста (взгляните как сильно разбросаны точки одинакового цвета), но теперь мы работаем в пространстве биомаркеров и для каждой новой точки (например, красный крестик на рисунке: давление 130 мм. рт. ст., объем 3.5 л) можем найти ее соседей в этом пространстве. Тогда, можем предположить, что средний паспортный возраст соседей будет равен моему биологическому возрасту.
Да, фактически то, что мы сделали называется решением задачи регрессии в машинном обучении, но с одним важным нюансом: мы подменили понятие среднего паспортного возраста соседей нашей новой точки (нового пациента) на биологический возраст. Данную подмену в научной литературе деликатно называют калибровкой биомаркеров на паспортный возраст. Результатом этой калибровки является, в сущности, предсказание паспортного возраста с ошибкой. Однако, положительную ошибку интерпретируют как дополнительные биологические годы или ускоренное старение, а отрицательную ошибку как замедленное старение. Расхождение между биологическим и паспортным 
(хронологическим) возрастами принято называть «ускорением старения» 
, а все три понятия лаконично укладываются в следующее элементарное соотношение:
Можно предположить, что, если использовать какой‑нибудь более продвинутый алгоритм машинного обучения (лес деревьев, бустинг или нейросети), то можно уменьшить ошибку и тем самым улучшить оценку биологического возраста, но на самом деле — ничего подобного. Как я упомянул выше: мы не знаем истинной дисперсии биологического возраста, и, хуже того, если нам каким‑то образом удалось обучить алгоритм «идеально» предсказывать паспортный возраст, то это означает, что он в точности равен биологическому, поскольку ошибка равна нулю. То есть мы приходим к парадоксальной ситуации: нам хотелось бы закалибровать биомаркеры на паспортный возраст, но нам нельзя делать это «слишком хорошо», иначе функция , сжимающая биомаркеры, будет давать бесполезную оценку.
Но может быть на практике не все так плохо, и результат этой калибровки можно как‑то полезно применять? Да, кстати, а как вообще отличить хорошую оценку биовозраста от плохой? Должны же быть какие‑то критерии?
Да, и в том числе об этом была наша статья. Эти критерии могут вызывать у вас чувство дежавю:
оценка биологического возраста должна предсказывать оставшуюся продолжительность жизни лучше, чем паспортный возраст;
она также должна предсказывать время до возникновения различных хронических возраст‑ассоциированных заболеваний лучше, чем паспортный возраст;
она должна позволять различать пациентов с возраст‑ассоциированными заболеваниями от здоровых людей того же паспортного возраста.
Короче говоря, хорошая оценка биологического возраста должна унаследовать (и усилить) все свойства биомаркеров старения. Поэтому, не столь важно, какой именно алгоритм вы используете для калибровки, сколь какие именно биомаркеры идут на вход.
Но здесь мы подбираемся ко второй проблеме оценки биовозраста, а именно, как взвесить по «важности» биомаркеры старения внутри алгоритма? Очевидно, что сила корреляции с паспортным возрастом или какой‑то конкретной болезнью — не совсем то, что нам нужно. Биомаркеры, представленные выше, отражают разные системы организма, которые (как полагают многие) могут стареть с разной скоростью. Так как же взвесить их?
Ответ кроется в трёх критериях выше: взвешивать нужно так, чтобы достигнуть максимальных метрик точности по трём критериям. Конечно, вам придется обзавестись довольно редкими медицинскими данными по продолжительности жизни или заболеваемости людей, если вы хотите всерьёз заняться такой валидацией оценки биовозраста.
О метриках
Для 1-го и 2-го критериев можно рассмотреть множество различных метрик. Например, Concordance Index в задаче предсказания рисков или Time‑dependent ROC AUC. Для третьего критерия подойдет классификационная метрика, например ROC AUC или accuracy.
Какой из этого можно сделать вывод? До тех пор, пока тот или иной поставщик услуг по оценке биологического возраста не предоставит вам метрики, соответствующие хотя бы одному из трёх критериев, доверия к его оценке быть не может. Ему просто неоткуда взяться. Ведь умудриться «запороть» оценку биовозраста можно даже передовым ML‑алгоритмом, даже если в наличии есть консенсусные биомаркеры старения. Стоит только забыть о предположениях и нюансах в основе этой оценки.
Парадигма вторая: биовозраст как сжатое представление рисков
В какой‑то момент товарищи учёные‑геронтологи подумали: зачем нам пытаться искать какое‑то там сжатие 
биомаркеров 
в биовозраст 
, которое ещё и должно удовлетворять трем довольно строгим критериям, если можно учить алгоритм сразу предсказывать риски. В конце концов, старение (демографически) — это увеличение риска смерти с возрастом.
Моделирование рисков сегодня — это весьма зрелая ветвь статистики, оперирующая вполне конкретным типом данных, ключевым компонентом которых является время до события. Ну, это когда, например, пациент сегодня сдал кровь на анализ, а через 180 дней его госпитализировали с обострившимся панкреатитом. Или когда мы измеряем анализ сегодня, а через 350 дней фиксируем смерть пациента.
Кстати
Порекламирую здесь нашу бесплатную электронную книгу, посвященную этой теме и её глубокой связи с геронтологией.
Можно ли предсказать событие в будущем (острый панкреатит, смерть) по измеренным биомаркерам сегодня? Оказывается, что до некоторой степени можно, и чтобы понять, как это работает, достаточно вспомнить наш любимый пример с систолическим артериальным давлением. Если у меня есть два пациента одинакового возраста и пола, но у одного давление 120, а у другого 160, у кого выше риск развития сердечно‑сосудистого заболевания? Очевидно, что у второго. И алгоритм, предсказывающий риск, как раз даёт этому количественное выражение.
Определение риска
Функция риска 
— это мгновенная интенсивность наступления события (например, смерти, рецидива заболевания) в момент времени 
, при условии, что субъект дожил до этого момента без наступления события.
Понятно, что учёт в модели только одного биомаркера (давления) не дает сверхточную модель, но, если включить достаточное количество информативных биомаркеров, можно предсказывать риск достаточно точно. Но как тут возникает биовозраст?
Дело в том, что риск очень многих заболеваний (некоторые из них даже получили название возраст‑ассоциированных), а также риск смерти от всех причин, сильно растет с возрастом. Это эквивалентно тому, что мы будем наблюдать некоторую корреляцию риска с возрастом, а значит, как и в случае с биомаркерами в первой парадигме, мы можем закалибровать риски на возраст и получить таким образом оценку биологического возраста. Математически это будет выглядеть так:
То есть, функция теперь является некоторым преобразованием риска 
, который в свою очередь зависит от биомаркеров . Проще всего продемонстрировать это на риске смерти от всех причин. Внимание, картинка:
Мы видим чёткую линейную зависимость логарифма риска смерти от всех причин (логарифм берётся для удобства расчета) от паспортного возраста. Это не должно нас сильно удивлять, поскольку сам паспортный возраст входит в расчет риска смерти (что довольно логично).
Если вы ранее не были знакомы с моделированием риска, на этом месте вам могло стать очень душно, поскольку риск является понятием весьма абстрактным и привыкать к нему приходится некоторое время. К счастью, нам это не нужно, потому что мы сразу перейдем к расчету биовозраста. Для этого нам нужно сделать очень простое преобразование, а именно трансформировать единицы измерения риска (исходно безразмерного) в единицы измерения возраста. Делается это простым домножением риска на константу и прибавлением другой константы (так называемое аффинное преобразование), то есть:
где 
и 
— коэффициенты, выполняющие линейное преобразование риска к единицам возраста. Что в итоге дает нам такую картинку:
Как построить такую картинку
Если вы хотите узнать как построить такую картинку, посчитать риск и превратить его в биовозраст, я подготовил для вас этот короткий jupyter notebook.
Итак, мы получили картинку, которая выглядит… хорошо! Каждая точка на этой картинке является пациентом со своим конкретным набором биомаркеров, для которого мы посчитали риск и трансформировали его в биовозраст. Если точка находится выше красной линии, значит человек старше своих лет, если ниже, то младше своих лет.
Преимущество такого подхода к оценке биовозраста в том, что он напрямую считается на основе риска, а значит удовлетворяет первому из критериев «хорошего» биовозраста. Можно также ожидать, что, поскольку риск конкретных возраст‑ассоциированных заболеваний сам по себе часто связан с риском смерти от всех причин, то полученный биовозраст автоматически удовлетворит и второму критерию, но это довольно смелое утверждение, конечно, нуждается в отдельной проверке. Ну и мы ничего не можем сказать про третий критерий.
Конечно, пример выше является скорее демонстративным, поскольку и набор биомаркеров, включенных в модель риска, не является оптимальным, и выборка людей является довольно специфической (например, максимальное время до события в ней составляет меньше 1 года, что, конечно, маловато для моделирования старения).
Суммируя, мы видим, что подход к оценке биовозраста на основе рисков рождает вторую парадигму, которая говорит нам, что функция должна вместо биомаркеров взвешивать риски и трансформировать их к биовозрасту.
Иначе говоря, биовозраст — это число, упрощающее нам понимание абстрактных рисков и сжимающее многомерную информацию о рисках смерти или возраст‑ассоциированных заболеваний в одно число. Воистину интегральная мера здоровья организма!
Будущее биологического возраста — большие модели здоровья
Все вышесказанное до сих пор является… скажем так, попыткой расчета биовозраста в эпоху до Искусственного Интеллекта. Сейчас, когда появляются инструменты способные «переварить» всю историю болезни пациента вместе с семейным анамнезом, биомаркерами, генетикой и повседневным стилем жизни, вопрос расчёта биовозраста и математически, и концептуально нуждается в переосмыслении.
Одной из попыток такого переосмысления, которая нравится лично мне, является надстройка биовозраста над так называемыми большими моделями здоровья (Large Health Models, LHM). Это ИИ‑модели, которые учатся предсказывать следующее медицинское событие (диагноз, состояние или даже смерть) на основе истории прошлых медицинских событий (см. картинку ниже). По своей сути они очень сильно похожи на большие языковые модели (LLM), где вместо токена (слова) используется диагноз, значение биомаркера, генетический вариант, возраст и многое другое (примеры: 1, 2). Такой подход позволяет по максимуму использовать ваши медицинские данные для предсказания вашего медицинского будущего.
Один из недавних примеров таких моделей, Delphi-2M, выстрелил, что называется, в яблочко — в том смысле, что идеально вписывается во вторую парадигму биовозраста, поскольку предсказывает риски (почти) всех болезней. Притом делает это с неплохой точностью. То, что нам нужно! Осталось взять эти риски и подобрать функцию , которая превратит эти риски в биовозраст. Оставлю эту задачку вам на подумать.
Заключение: а нужен ли нам вообще биологический возраст?
Мне думается, что хороший учёный должен быть готов подвергнуть сомнению сам объект своего исследования. Собственно, в своем предыдущем посте на хабре, я мог оставить впечатление ненужности биовозраста. С тех пор я много раз возвращался в своих мыслях к этому вопросу, но, кажется, бесполезно отрицать реальность: людям это интересно (в том числе другим учёным). Поэтому, если вы уж решили заняться его оценкой, то следует иметь в виду следующее.
Во‑первых, совершенно понятно, что как только вы сжимаете всю информацию о биомаркерах или рисках заболеваний в одно число, вы часть этой информации неизбежно теряете. Два человека с одинаковым биовозрастом могут иметь совершенно непохожее состояние здоровья: один будет утверждать, что прекрасно себя чувствует при гипертонии, в то время как другой будет сокрушаться о лишней родинке на подбородке.
Во‑вторых, как бы мы не старались найти хорошую функцию , превращающую наши биомаркеры (или риски) в биовозраст, на практике поиск такой функции крайне затруднён, поскольку требует привлечения большого количества качественных медицинских данных, которые ещё пойди найди. А если данные вы всё же нашли, обеспечьте вашей функции валидацию по трём критериям выше.
В‑третьих, ввиду двух предыдущих проблем, грамотным врачам, принимающим решение о стратегии вашего лечения, не очень понятно, как использовать информацию о вашем биологическом возрасте. Допустим, вы биологически старше своих паспортных лет на 2 года. Как конкретно эта информация должна повлиять на стратегию лечения? Есть ли указания в клинических рекомендациях о том, что с этим делать? Можно ли госпитализировать или поставить вас на учет в диспансер на основе этой информации? Ответ будет всюду отрицательным.
В‑четвертых, допустим вы оценили биологический возраст. Но какова ошибка (доверительный интервал) вашей оценки? Эта проблема вновь отсылает нас к моей предыдущей статье — вкратце, ��ростого ответа тут нет.
Каждый решает сам, насколько ему хочется преодолевать все вышеперечисленные трудности ради получения единой и надежной меры интегрального состояния здоровья, отражающей темп биологического старения. Однако до тех пор, пока не существует единого бенчмарка (платформы для валидации) разных функций (наподобие нашего), расчет биологического возраста остаётся разве что прикольной фичей в приложениях для трекинга здоровья.
Артефакты и полезные ссылки, которые вы могли пропустить
Наша электронная книга по вычислительной биологии старения.
Ноутбук с обучалкой, как создать часы старения в рамках второй парадигмы.
Телеграмм канал (куда без него).
Мега чат по математике в старении (и не только).
