Estudo revela que órgãos humanos envelhecem em ritmos diferentes
Pesquisadores da CeMM Research Center for Molecular Medicine e do Ludwig Boltzmann Institute for Network Medicine desenvolveram um novo método para avaliar o envelhecimento dos órgãos humanos. Utilizando inteligência artificial, a equipe criou “relógios de tecido” que estimam a idade biológica de diferentes órgãos a partir de imagens histológicas.
Pesquisadores desenvolvem relógios de tecido com IA
Os pesquisadores analisaram mais de 25 mil imagens de 40 tipos de tecidos para entender como os órgãos envelhecem em ritmos distintos. A técnica utiliza dados do Genotype-Tissue Expression Project (GTEx), que coletou amostras de 983 pessoas. As imagens digitais resultantes mostram a organização microscópica de cada órgão, permitindo que a IA identifique padrões de envelhecimento.
Análise de imagens revela padrões de envelhecimento
Os resultados indicam que a idade é o fator mais influente na aparência dos tecidos. Os modelos preditivos construídos pelos pesquisadores apresentaram um erro médio de previsão de 4,9 anos, superando estimativas de envelhecimento baseadas em DNA. Esses relógios de tecido também mostraram forte associação com características estabelecidas do envelhecimento, como telômeros mais curtos e patologias teciduais.
Resultados mostram trajetórias de envelhecimento distintas
Os dados revelaram que diferentes órgãos apresentam trajetórias de envelhecimento variadas. Por exemplo, pulmões, rins e pâncreas mostraram sinais de envelhecimento acelerado entre 20 e 40 anos. O útero, por sua vez, apresentou uma mudança significativa em torno da menopausa. Essas descobertas podem ajudar a compreender como fatores médicos e de estilo de vida influenciam o envelhecimento dos tecidos.
Possibilidade de detectar envelhecimento por meio do sangue
Os pesquisadores também investigaram se os padrões de envelhecimento dos órgãos poderiam ser detectados a partir de amostras de sangue. Ao combinar perfis de expressão gênica do sangue com as idades dos tecidos, foi possível desenvolver preditores de envelhecimento tecidual. Os resultados foram publicados na revista Nature Medicine.
As inovações apresentadas neste estudo podem contribuir para o monitoramento de doenças e diagnósticos mais precoces, ampliando a compreensão sobre o envelhecimento humano.
