Головне: Сканування сітківки визначає біологічний вік у людей
Корейські вчені створили модель retinal age gap (RAG), яка порівнює фактичний вік із віком, розрахованим за зображенням сітківки. Точність прогнозу – 2,5‑2,7 року, що перевищує попередні підходи. Підвищений RAG пов’язаний з діабетом, курінням та віковими захворюваннями ока.
Деталі дослідження та практичне значення
У 2026 році дослідники з Сеульського національного університету представили оновлену модель аналізу зображень сітківки, яка дозволяє оцінювати біологічний вік людини. Технологія, відома як retinal age gap (RAG), порівнює реальний вік пацієнта з віком, розрахованим за допомогою штучного інтелекту на основі 29 530 сканів сітківки, отриманих від 7 535 добровольців. Після навчання модель була перевірена на додаткових 14 832 зображеннях, що підтвердило її точність – середня похибка становила 2,5‑2,7 року, що перевищує результати попередніх підходів.
Модель побудована на глибоких нейронних мережах, які аналізують мікроструктурні зміни судин і пігментації сітківки. У вибірку були включені як знімки без ознак захворювань, так і зображення пацієнтів з різними офтальмологічними патологіями, що забезпечило універсальність алгоритму.
Виявлено, що підвищений RAG корелює з певними факторами ризику. У людей, яким діагностовано діабет, середнє значення RAG було на 2,52 року вище, ніж у здорових учасників. Курці демонстрували збільшення на 0,5 року, а колишні курці – на 0,46 року. Показник також зростав у пацієнтів з віковою дегенерацією жовтої плями (≈ 0,6 року) та катарактою (≈ 1,86 року). Дослідники зазначають, що у випадку катаракти результати можуть спотворюватися через змутніння зображення, тому їх інтерпретація вимагає обережності.
Автори підкреслюють потенціал технології для масових скринінг‑програм: підвищений RAG під час стандартного офтальмологічного огляду може слугувати сигналом для додаткових медичних перевірок. Однак вони попереджають, що на даному етапі модель не призначена для індивідуального діагностування, а потребує довгострокових валідацій та порівняння з іншими методами визначення біологічного віку.
У майбутньому планується інтеграція RAG у багатофакторні скринінгові системи, які одночасно враховуватимуть генетичні, біохімічні та поведінкові маркери. Це може дозволити створювати індивідуальні профілі старіння та формувати персоналізовані рекомендації щодо способу життя. Таким чином, сканування сітківки стає новим інструментом у оцінці загального стану здоров’я, особливо в дослідженнях великих популяцій, де воно дозволяє швидко виявляти групи з підвищеним ризиком вікових і метаболічних порушень.
