متابعة – أمل علوي
في دراسة حديثة نشرت في مجلة “Nature Medicine”، وصف الباحثون نموذجًا جديدًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) يُعرف باسم “LifeClock”، الذي تم تدريبه باستخدام سجلات الصحة الإلكترونية الروتينية (EHRs) لتحديد العمر البيولوجي على مدار حياة الإنسان.
ما هو نموذج LifeClock؟
حدد نموذج LifeClock ساعتين بيولوجيتين مختلفتين: واحدة لتطور الأطفال وأخرى لشيخوخة البالغين، حيث يمكنه التنبؤ بمخاطر الأمراض الكبرى قبل سنوات من حدوثها. يُعتبر هذا الإطار أداة قوية ومنخفضة التكلفة لتعزيز الصحة الدقيقة وزيادة الوصول إلى الرعاية الصحية.
خلفية البحث
عُرف العمر الزمني، أي عدد السنوات التي عاشها الفرد، لفترة طويلة كمقياس لمخاطر الأمراض المزمنة. ومع ذلك، تركز الأبحاث الحديثة بشكل متزايد على العمر البيولوجي (BA)، وهو مقياس لتراكم الأضرار في الجسم والتدهور الوظيفي مقارنةً بالمتوسط.
أظهرت الأبحاث أن العمر البيولوجي هو مؤشر أفضل لمخاطر الأمراض والوفيات، حيث يمكن أن يكون لدى شخصين بنفس العمر الزمني ملفات صحية مختلفة تمامًا نتيجة للجينات ونمط الحياة.
حول الدراسة
سلطت الدراسة الضوء على الفجوة في الأبحاث من خلال تقديم LifeClock، وهو ساعة بيولوجية مبنية على نموذج ذكاء اصطناعي قوي يُدعى EHRFormer. تم تدريب النموذج باستخدام مجموعة بيانات ضخمة من مشروع “تحقيق الصحة وتقدم العمر في الصين” (CHAI) والتي تضمنت 24.6 مليون زيارة سريرية طويلة الأمد من 9.6 مليون فرد.
نتائج الدراسة
كشفت التحليلات عن ساعتين بيولوجيتين: (1) “ساعة التطور” للأطفال تحت سن 18، و(2) “ساعة الشيخوخة” للبالغين. أظهرت النتائج أن المؤشرات الحيوية المحركة لهذه الساعات كانت مختلفة تمامًا، مما يعني أن النموذج يمكنه التنبؤ بدقة بمخاطر الأمراض في كل مرحلة.
على سبيل المثال، تمكنت ساعة الأطفال من التنبؤ بمخاطر مثل سوء التغذية والعيوب التنموية. بينما توقعت ساعة البالغين المخاطر المرتبطة بالأمراض الشائعة مثل السكري والسكتة الدماغية وفشل الكلى.
الاستنتاجات
تظهر هذه الدراسة أن نموذج EHRFormer يمكن أن يُستخدم لإنشاء ساعة بيولوجية قوية من بيانات EHR الروتينية والمتاحة على نطاق واسع. يوفر LifeClock إطارًا جديدًا لفهم العمليات المختلفة لتطور الأطفال وشيخوخة البالغين، مما يمهد الطريق للطب الوقائي وتوجيه التدخلات الشخصية.
التوجهات المستقبلية
قد تشمل الأعمال المستقبلية دمج بيانات من أجهزة القابلة للارتداء ومصادر بيانات صحية حيوية أخرى لإنشاء نظام أكثر تكيفًا ودقة لتعزيز الشيخوخة الصحية.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
