AI สามารถทำนายอายุเมตาโบโลมิกส์ของบุคคลและปรับแต่งแผนสุขภาพตามนั้นได้หรือไม่?

ปัญญาประดิษฐ์ยังคงขยายขอบเขตของวิทยาศาสตร์และการสำรวจด้านสุขภาพ ตั้งแต่การทำแผนที่โปรตีนไปจนถึงเครือข่ายประสาท ระบบเหล่านี้ยังคงสร้างผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงวงการในภาคส่วนนี้ ในเดือนนี้ กลุ่มนักวิจัยที่มีข้อได้เปรียบจากสถาบันจิตเวชศาสตร์ จิตวิทยา และประสาทวิทยาได้นำการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ไปต่อ พวกเขาเผยแพร่ ศึกษา¹ ซึ่งใช้อัลกอริทึม AI เพื่อคาดการณ์อายุการเผาผลาญของผู้ป่วย นี่คือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

นาฬิกาบอกเวลาเทียบกับนาฬิกาชีวภาพ

หากต้องการเข้าใจถึงความสำคัญของการพัฒนานี้ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างอายุตามปฏิทินและอายุทางชีววิทยาของคุณ ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพใช้สองวิธีนี้ในการกำหนดอายุของร่างกายในรูปแบบที่แตกต่างกัน ดังนั้น จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งที่จะต้องสามารถระบุทั้งสองวิธีนี้ได้อย่างถูกต้องเมื่อให้กลยุทธ์การดูแลสุขภาพ

นาฬิกาบอกเวลา

อายุตามปฏิทินของคุณคืออายุของคุณที่คำนวณจากจำนวนวันในชีวิตของคุณ อายุตามปฏิทินของคุณสามารถช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพเข้าใจว่าควรคาดหวังอะไรจากร่างกายของคุณในแง่ของสถานะสุขภาพ สัญญาณของการแก่ชรา ไลฟ์สไตล์ และอื่นๆ นอกจากนี้ อายุตามปฏิทินยังช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญพัฒนายาที่เหมาะกับกลุ่มอายุต่างๆ ได้ด้วย ซึ่งจะทำให้การดูแลมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อายุตามปฏิทินของคุณไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้

นาฬิกาชีวภาพ

อายุทางชีววิทยาของคุณแสดงถึงระยะของความเสียหายในระดับโมเลกุลและเซลล์ของคุณ ซึ่งต่างจากการแก่ก่อนวัย ตรงที่การแก่ก่อนวัยสามารถเปลี่ยนแปลงได้โดยการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต สภาพแวดล้อม อาหาร และอื่นๆ การแก่ก่อนวัยทางชีววิทยาของคุณจะตรวจจับได้จากระดับประสิทธิภาพและความสามารถตามความคาดหวังจากอายุตามปฏิทินของคุณ เป้าหมายหลักของนาฬิกาชีวภาพคือการติดตามและแสดงให้เห็นว่าการเผาผลาญของคุณเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป

ศึกษานาฬิกาอายุเมตาโบโลมิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI

นาฬิกาชีวภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจปฏิวัติวงการนี้ได้ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจำนวนมากเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแผนที่เชิงลึกที่ผสานรวมข้อมูลเมตาบอไลต์ขั้นสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การศึกษานี้ถือเป็นการศึกษาครั้งแรกที่พยายามใช้ AI เพื่อทำแผนที่และจัดอันดับเมตาบอไลต์

metabolites

เมตาบอไลต์เป็นเครื่องหมายที่พบในเลือดซึ่งปรากฏขึ้นหลังกระบวนการเผาผลาญ มีหน้าที่หลายอย่างและสามารถบ่งชี้ถึงลักษณะบางประการของสุขภาพได้ โมเลกุลเหล่านี้เป็นวิธีที่ยังไม่มีการสำรวจมากนักในการกำหนดสถานะสุขภาพและความคาดหวังของผู้ป่วย

ในแนวทางนี้ วิศวกรจะแนะนำอัลกอริทึมทางสถิติหรือการเรียนรู้ของเครื่องจักร ระบบเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างอายุตามลำดับเวลาและข้อมูลระดับโมเลกุล ผลลัพธ์ที่ได้คือความเข้าใจเชิงลึกและเฉพาะบุคคลมากขึ้นเกี่ยวกับอายุสุขภาพของบุคคล

อายุเมตาโบโลมิกส์ – MileAge

วิศวกรได้สร้างระบบจัดอันดับอายุตามการเผาผลาญ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษา โดยผู้ป่วยแต่ละรายจะได้รับ MileAge ตามความแตกต่างระหว่างอายุตามการคาดการณ์ของเมตาบอไลต์และอายุตามปฏิทิน แนวทาง MileAge ใช้ประโยชน์จากเครื่องหมายเมตาบอไลต์จำนวนหนึ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง วิศวกรค้นพบว่ากลุ่มเมตาบอไลต์ที่เลือกมาเป็นพิเศษสามารถอธิบายความแปรปรวนของอายุตามปฏิทินได้มากกว่าครึ่งหนึ่ง

นอกจากนี้ นักวิจัยยังพบว่าผู้ที่มี MileAge ที่สูงกว่านั้นมีความเสี่ยงและปัจจัยด้านสุขภาพมากกว่ามาก ร่างกายของพวกเขายังอ่อนแอและไม่สามารถรักษาตัวเองได้เร็วเท่าอีกด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เซลล์ของพวกเขามีเทโลเมียร์สั้นกว่า ซึ่งเป็นอีกสัญญาณหนึ่งของการเสื่อมถอยของสุขภาพและการแก่ชรา ความแตกต่างระหว่างอายุที่คาดการณ์โดยเมตาบอไลต์และอายุตามปฏิทินเรียกว่า MileAge Delta

ที่มา – Science.org

แบบทดสอบการศึกษาอายุเมตาโบโลมิก

เพื่อค้นพบอัลกอริทึม MileAge ที่เหมาะสมที่สุด วิศวกรต้องทดสอบอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายแบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมงานได้ใช้สเปกโตรสโคปีเรโซแนนซ์แม่เหล็กนิวเคลียร์เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ พวกเขาเริ่มต้นด้วยการพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง 17 แบบโดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมจากเลือดของผู้เข้าร่วม UK Biobank กว่า 225,000 คน

ที่น่าสังเกตคือ อายุของผู้เข้าร่วมอยู่ระหว่าง 40 ถึง 69 ปี อัลกอริทึมได้รับการตั้งโปรแกรมโดยใช้เมตาบอไลต์ในพลาสมา 168 รายการที่ได้จากข้อมูล UK Biobank ซึ่งรวมถึงผู้ใหญ่วัยกลางคนและผู้สูงอายุ

ขั้นตอนต่อไปคือการเปรียบเทียบอัลกอริทึม AI เพื่อดูว่าอัลกอริทึมใดแม่นยำที่สุด ทีมงานใช้สเปกโตรสโคปีเรโซแนนซ์แม่เหล็กนิวเคลียร์ (NMR) เพื่อรับข้อมูลจากธนาคารเลือดเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแต่ละโมเดล การเปรียบเทียบนี้ให้ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ

ผลการศึกษาอายุเมตาโบโลมิกส์

การศึกษาวิจัยแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึม AI ไม่ได้เท่าเทียมกันทั้งหมดในแง่ของความสามารถในการคาดการณ์อายุขัยได้อย่างแม่นยำ วิศวกรสังเกตเห็นว่าอัลกอริทึมการถดถอยตามกฎคิวบิสม์และอัลกอริทึมเชิงเส้นทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในการกำหนดสัญญาณการแก่ชรา

การศึกษาเผยให้เห็นว่าเมตาบอไลต์ 116 ชนิดมีบทบาทในการทำงานดังกล่าว โดยไกลโคเอ โอเมก้า-3 และดีเอชเอมีความสัมพันธ์สูงสุดกับอายุ การเปิดเผยเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าระบบ AI ที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ซับซ้อนมากขึ้นเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุด

ประโยชน์ของการศึกษาอายุเมตาโบโลมิก

การศึกษาอายุการเผาผลาญนี้มีประโยชน์สำคัญหลายประการ ประการแรกคือ ช่วยให้ผู้คนติดตามสุขภาพของตนเองได้โดยส่งเสริมพฤติกรรมเชิงรุก นอกจากนี้ การศึกษานี้ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ผู้เชี่ยวชาญใช้เพื่อกำหนดแนวทางการดูแลและกลยุทธ์ที่ดีที่สุดที่จะนำไปใช้ตามความต้องการของผู้ป่วยแต่ละราย

การใช้ช่วงอายุการเผาผลาญเป็นตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้า

การตรวจสอบอายุของคุณอาจทำให้คุณมั่นใจในสุขภาพมากขึ้น ระบบนี้ทำให้เห็นสัญญาณเริ่มต้นของสุขภาพที่เสื่อมถอยได้ง่ายขึ้น ดังนั้น ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพจึงสามารถแนะนำมาตรการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการต่อสู้กับโรคได้ นอกจากนี้ ระบบยังมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงมาตรการป้องกันโดยทำให้เห็นได้ง่ายว่าใครอยู่ในกลุ่มเสี่ยงสูง

กรณีการใช้งานสำหรับอายุการเผาผลาญ

เทคโนโลยีที่ใช้ MileAge นั้นมีสถานการณ์การใช้งานทั้งแบบทันทีและแบบระยะไกลหลายกรณี ตัวเลือกเหล่านี้มีตั้งแต่การเปิดโอกาสให้ผู้คนตรวจสอบสุขภาพของตนเองได้ดีขึ้น ไปจนถึงการสร้างวิธีการดูแลและรักษาขั้นสูงที่ผสานรวมเครื่องหมายเมตาบอลิซึมที่สำคัญ

การประเมินสุขภาพ

เทคโนโลยีนี้มีความสามารถในการสร้างการประเมินสุขภาพที่มีประโยชน์และเฉพาะเจาะจงมากขึ้น บริษัทประกันและผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพจะต้องใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงและติดตามกลยุทธ์การดูแลสุขภาพในปัจจุบัน ในอนาคต คุณอาจต้องตรวจสุขภาพตามไมล์สะสมก่อนจึงจะได้รับความคุ้มครอง

การแบ่งระดับความเสี่ยง

วิทยาศาสตร์สำคัญอีกประการหนึ่งที่สามารถได้รับประโยชน์จากการบูรณาการ MileAge คือการแบ่งกลุ่มความเสี่ยง การวิจัยจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อค้นหาว่าพื้นที่และกลุ่มคนใดมีความเสี่ยงสูงสุดต่อความผิดปกติและโรคบางชนิด การกำหนดระดับความเสี่ยงของประชากรจะช่วยให้นักวิจัยระบุและกำจัดความเสี่ยงที่ไม่จำเป็นที่เกิดขึ้นกับผู้ป่วยตามสถานที่หรือนิสัยของพวกเขา

การติดตามสุขภาพเชิงรุก

การเพิ่มขึ้นของอุปกรณ์สวมใส่ได้นำมาซึ่งระดับใหม่ของการติดตามสุขภาพ ปัจจุบัน มาตรวัดอายุการเผาผลาญอาจช่วยปรับปรุงการติดตามสุขภาพส่วนบุคคลให้ดียิ่งขึ้น ลองนึกภาพว่าคุณกำลังทำแบบทดสอบหรือเพียงแค่คลิกปุ่มบนนาฬิกาเพื่อค้นหาจุดสำคัญที่คุณต้องปรับปรุงสุขภาพและทำให้คุณเทียบเท่ากับคนอื่นๆ ในพื้นที่และกลุ่มอายุของคุณ

นักวิจัยด้านอายุการเผาผลาญ

งานวิจัย MileAge ดำเนินการโดยวิศวกรจากสถาบันจิตเวชศาสตร์ จิตวิทยา และประสาทวิทยา การศึกษานี้ได้รับทุนจากผู้สนับสนุนหลายราย รวมถึงสถาบันวิจัยสุขภาพและการดูแลแห่งชาติ (NIHR) และศูนย์วิจัยชีวการแพทย์ Maudsley (BRC) นอกจากนี้ UK Biobank ยังมีบทบาทสำคัญในการให้การเข้าถึงข้อมูลและตัวอย่าง

บริษัทที่สามารถได้รับประโยชน์จากการศึกษาอายุเมตาโบโลมิก

มีบริษัทหลายแห่งที่สามารถผสานเทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงข้อเสนอและบริการของตน บริษัทเหล่านี้ทำงานในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพและให้บริการบางรูปแบบที่ใช้สถานะสุขภาพของบุคคลเป็นตัวบ่งชี้หรือตัวชี้วัดในการกำหนดผลิตภัณฑ์หรือข้อเสนอ

10x จีโนมิกส์ อิงค์

10x จีโนมิกส์ อิงค์ (TXG -0.39%) เป็นการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ขั้นสูง บริษัท ซึ่งเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการจัดลำดับยีน บริษัทเข้าสู่ตลาดในปี 2012 ในชื่อ Avante Biosystems, Inc. ก่อนจะเปลี่ยนชื่อเป็น 10x Genomics โครงการนี้ก่อตั้งโดย Serge Saxonov, Ben Hindson และ Kevin Ness เพื่อปรับปรุงความเข้าใจด้านชีววิทยาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพ ปัจจุบัน บริษัทให้บริการต่างๆ มากมายที่ครอบคลุมทั้งด้านภูมิคุ้มกันวิทยาและประสาทวิทยา

ในปี 2018 บริษัท 10x Genomics ได้ทำการซื้อกิจการระดับสูงหลายรายการ ซึ่งช่วยปรับปรุงเทคโนโลยีและตำแหน่งทางการตลาดของบริษัท ตัวอย่างเช่น บริษัทได้ซื้อกิจการ Epinomics และ Spatial Transcriptomics ทั้งสองการดำเนินการดังกล่าวช่วยปรับปรุงข้อเสนอของบริษัทและทำให้บริษัทสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงได้

TXG เป็นหุ้นยอดนิยมที่ดึงดูดความสนใจของนักลงทุนอย่างต่อเนื่องควบคู่ไปกับความสำเร็จของบริษัท จนถึงปัจจุบัน บริษัทได้รับรางวัลมากมาย รวมถึงรางวัล The Scientist Top 10 Innovations ในปี 2017, 2018, 2019, 2020 และ 2021 นอกจากนี้ ยังได้รับการยกย่องให้เป็นสถาบันวิจัยชั้นนำ 100 อันดับแรกของโลกและติดอันดับ 20 บริษัทวิจัยเภสัชกรรมชั้นนำระดับโลกอย่างต่อเนื่อง

การศึกษาอายุเมตาบอลิกในอนาคต

ขณะนี้ วิศวกรได้กำหนดแล้วว่าเครื่องหมาย MileAge ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเทียบกับวิธีการก่อนหน้านี้ จึงมั่นใจได้ว่าจะต้องมีการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญเพิ่มเติมก่อนการบูรณาการ วิธีการติดตามสุขภาพนี้จะได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว เนื่องจากหน่วยงานต่างๆ ตระหนักถึงความแม่นยำและการประหยัดที่เพิ่มขึ้นจากวิธีการนี้

อายุการเผาผลาญ – ติดตามสุขภาพของคุณในระดับใหม่

คนทั่วไปได้รับประโยชน์มากมายจากการศึกษาครั้งนี้เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพในอนาคต ประการหนึ่ง บริษัทประกันภัย ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ และผู้ผลิตยาจะสามารถใช้ข้อมูลของตนเพื่อให้บริการแก่ประชากรได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น ดังนั้น จึงมีความต้องการอย่างมากที่ข้อมูลนี้จะได้รับความสำคัญในแง่ของการบูรณาการ ไม่ว่าจะใช้เวลานานแค่ไหนในการกำหนด เครื่องหมาย MileAge จะกลายมาเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดแผนการดูแลสุขภาพและอื่นๆ อีกมากมายในไม่ช้านี้

เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีด้านสุขภาพที่น่าสนใจอื่น ๆ ตอนนี้.

อ้างอิงการศึกษา:

^{1. Mutz, J., Iniesta, R., & Lewis, CM (2024). อายุเมตาโบโลมิก (MileAge) ทำนายสุขภาพและอายุขัย: การเปรียบเทียบอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องหลายตัว ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์, 10(51), eadp3743. https://doi.org/10.1126/sciadv.adp3743}