«Иммунные клетки избавляются от биологического мусора, от патогенов или ненужных веществ. Это системное воспаление, которое мы не замечаем. Но с возрастом эти процессы становятся все активнее, иммунные клетки могут наносить вред здоровым клеткам и тканям. Для оценки опасности таких аномалий ученые выбирают разные наборы биомаркеров. В нашем новом исследовании мы выбрали 10 наиболее значимых.

Это цитокины – молекулы, отвечающие за воспалительные процессы и общение иммунных клеток между собой. Вместе они дают наибольший объем информации для описания иммуновоспалительного статуса человека», – рассказал заместитель директора Института биологии старения, ведущий научный сотрудник лаборатории системной медицины здорового старения ННГУ Михаил Иванченко.

Подобные модели – «иммунологические часы» – разрабатывают ученые по всему миру. В своем исследовании нижегородцы работают в партнерстве с Университетом Болоньи (Италия) при участии ведущего геронтолога Клаудио Франчески, автора концепции «воспалительного старения».

По словам авторов разработки, на сегодняшний день SImAge – это самая устойчивая и компактная модель «иммунологических часов». В ходе исследования она показала ускоренное старение для пациентов с терминальной стадией почечной недостаточности. По оценке SImAge, их иммунологический возраст превышал календарный на 10-30 лет.

«Классический подход, когда мы сдаем анализы и показатели сравниваются со средними значениями, эффективен в острых случаях, когда уже видны симптомы и можно ставить диагноз. Наш метод более чувствителен к воспалительным процессам. Он поможет оценить отклонения внутри границ нормы, на ранних этапах предсказать появление возрастных заболеваний. Это дополнительная диагностика, которая позволит сделать оценку воспалительных процессов более объективной», – сообщил Михаил Иванченко.

Авторы планируют расширять базу данных, тестировать модель SImAge на участниках с различными возрастными и иммунологическими заболеваниями и совершенствовать нейросеть для более точной диагностики воспалительных процессов у максимально широкого круга людей.

Исследования проводятся в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» при грантовой поддержке Аналитического центра при Правительстве России и Института системного программирования имени В. П. Иванникова РАН. Результаты опубликованы в международном научном журнале Frontiers in Immunology.