AI 'टिशू क्लॉक' से पता चला, शरीर के अंग अलग-अलग रफ्तार से बूढ़े होते हैं

ऑस्ट्रियन एकेडमी ऑफ साइंसेज के CeMM रिसर्च सेंटर और वियना विश्वविद्यालय के LBI-NetMed संस्थान के शोधकर्ताओं ने हिस्टोलॉजी छवियों से हर अंग की जैविक उम्र आंकने वाली AI आधारित 'टिशू क्लॉक' बनाई हैं। नेचर मेडिसिन में प्रकाशित इस अध्ययन में पाया गया कि किसी व्यक्ति के सभी अंग एक ही रफ्तार से बूढ़े नहीं होते, और इनमें से कुछ अंतर रक्त जांच से भी पकड़े जा सकते हैं।

मुख्य शोधकर्ता आंद्रे रेंदेइरो और सह-प्रमुख लेखक अर्नेस्टो अबीला, इवा बुल्यान तथा यिमिन झेंग ने जीनोटाइप-टिशू एक्सप्रेशन प्रोजेक्ट (GTEx) की 25,712 हिस्टोलॉजी छवियों का विश्लेषण किया। इस प्रोजेक्ट ने 983 लोगों से 40 टिशू प्रकारों में नमूने जुटाए थे; छवियों को लगभग 480 मिलियन छोटे हिस्सों में बांटकर, उम्र पहचानने के लिए कभी प्रशिक्षित न किए गए कंप्यूटर-विज़न मॉडल से जांचा गया। फिर भी उम्र ही टिशू की बनावट को सबसे ज़्यादा प्रभावित करने वाला कारक निकली। इनसे बनी टिशू क्लॉक की औसत त्रुटि सिर्फ 4.9 साल थी, ये मौजूदा डीएनए-आधारित उम्र अनुमानों से बेहतर रहीं, और छोटे टेलोमियर, टिशू की बीमारी तथा पुरानी बीमारियों की संख्या से गहराई से जुड़ी पाई गईं। रेंदेइरो ने कहा, "हमारे टिशू उम्र बढ़ने की प्रक्रिया का बेहद विस्तृत रिकॉर्ड अपने में समेटे रहते हैं।"

सभी अंग एक जैसी समय-सारणी पर बूढ़े नहीं हुए। फेफड़े, गुर्दे, अग्न्याशय और एड्रिनल ग्रंथि में 20 से 40 साल की उम्र में ही तेज़ बुढ़ापे के संकेत दिखे, जबकि गर्भाशय में रजोनिवृत्ति के आसपास अचानक बड़ा बदलाव देखा गया। गुर्दे की विफलता कई अन्य टिशू में तेज़ बुढ़ापे के संकेतों से जुड़ी पाई गई, और डायबिटीज़ का असर खासतौर पर अग्न्याशय में बहुत ज़्यादा दिखा। सह-प्रमुख लेखक अर्नेस्टो अबीला ने कहा, "डीप लर्निंग हमें इन स्थानिक पैटर्न पढ़ने देती है"। यह उम्र बढ़ने को सिर्फ अणु स्तर के बदलाव के रूप में नहीं, बल्कि संरचनात्मक पुनर्गठन के रूप में दिखाता है, उन्होंने कहा।

टिशू के नमूने लेना हमेशा व्यावहारिक नहीं होता, इसलिए शोधकर्ताओं ने रक्त के जीन एक्सप्रेशन आंकड़ों को टिशू की उम्र के अंतर से मिलाकर, केवल रक्त से टिशू की उम्र का अनुमान लगाने वाले मॉडल बनाए। सह-प्रमुख लेखक इवा बुल्यान ने इसे "एक वैचारिक छलांग" बताया; उन्होंने बताया कि टिशू छवियों से सीखी गई भाषा अब एक सामान्य रक्त जांच से पढ़ी जा सकती है। इन रक्त-आधारित मॉडलों ने अल्ज़ाइमर रोग, क्रोन रोग, सिस्टिक फाइब्रोसिस, वास्कुलाइटिस, डायबिटीज़ और स्ट्रोक से जुड़े उम्र बढ़ने के पैटर्न पहचाने। अल्ज़ाइमर रोगियों में सबसे तेज़ उम्र बढ़ने का संकेत मस्तिष्क में मिला, जबकि क्रोन रोग पाचन तंत्र में तेज़ बुढ़ापे से जुड़ा पाया गया।