体内時計が私たちの「真の年齢」を間違える理由 – そして AI がどのように役立つのか

私が 初めて老化について書き始めた 数年前、次のような話題がありました。 体内時計、老化時計または「真の年齢」測定とも呼ばれます。原則として、これらは非常に単純です。私たちは皆、暦年齢、つまり誕生からの経過年数を持っていますが、これは必ずしも私たちが誕生から老衰までの滑りやすい坂道をどれだけ下っているかを反映しているわけではありません。

平均すると、これはかなり予測可能な軌道をたどり、成人期を通じてほぼすべての身体的および精神的特性が徐々に低下します。私たちが誰かの年齢を判断するとき、しわや白髪、あるいは姿勢、歩き方、声、精神の鋭敏さなどの変化など、目に見える兆候の多くを直感的に総合しています。

生物学的年齢を測定する目的は、この老化を単一の指標で捉え、科学的に評価して年数で表現することです。この結果は、私たちが直感的に知っていることを教えてくれます。それは、ある人は他の人よりも老化が早いということです。

ほとんどの人は、生物学的に、実年齢のどちらかの側に数年以内にいます。しかし、この 2 つは大きく乖離する可能性があります。 56 歳 (私もそうです) は典型的な 30 代の生物学的年齢を持つことができます (私はほぼ間違いなくそうではありません) 一方で、別の人は 70 代の生物学的年齢を持つこともあります (同上)。重要なことは、生物学的年齢は実年齢よりもゆっくりと上昇する可能性があり、さらには下降することもあります。

生物学的年齢は有用な尺度です。全体的な健康状態に関する簡潔でわかりやすい情報を個人に提供し、ライフスタイルの変更を奨励し、その結果として得られる食事や運動などの介入が効果があるかどうかを伝えることができます。生物学的年齢検査を提供している営利企業の数から判断すると、たとえ費用がかかるとしても、そのような情報を求めるかなりの要求があります。

アンチエイジング介入を試みている科学者にとって、これは、モルモット（人間であろうとなかろうと）がさまざまな速度で衰退し死亡するかどうかを観察するために何年も待つことなく、何が効果的で何が効果的でないかを確認するのに役立つツールです。また、老化の基礎生物学に取り組んでいる人にとって、生物学的年齢の測定は、加齢に伴って私たちの体の中で何が起こっているのかを理解するのに役立ちます。

それで、何が気に入らないのでしょうか？たまたまです。生物学的年齢は原理的には健全ですが、実際にはまだ改善の余地がたくさんあります。

最初の体内時計はエピジェネティック マーカーに基づいていました。これらは、遺伝子発現のパターンに影響を与える、核 DNA に追加または核 DNA から除去される分子タグです。約10年前、次のような研究者が主導しました。 スティーブ・ホーバス – カリフォルニア大学ロサンゼルス校に本拠を置く体内時計の父 – は、個人差は大きいものの、エピジェネティック マーカーは平均寿命にわたって予測どおりに変化することを発見しました。正しいものを測定し、複雑なアルゴリズムにデータを入力すると、すぐに、誰かの生物学的年齢の推定値が表示されます。

しかし、エピジェネティクスだけが推定の方法ではありません。この間に、血液タンパク質、染色体の末端にある DNA のキャップの長さなど、他のさまざまな生物学的マーカーに基づいて他の多くの時計が開発されました。 テロメア、尿代謝物、顔画像、胸部X線写真。全員がほぼ同じ答えを導き出すのであれば問題ありませんが、そうではありません。

ほんの一例として、これを次のように見ることができます。 CALERIEと呼ばれるヒトの臨床試験の最近の分析、長期的なカロリー制限の影響を調べたもので、これは多くの生物において証明された老化防止介入ですが、それが私たちに当てはまるかどうかはまだ不明です。 CALERIE 試験では、5 つの異なる老化時計を 220 人の成人に適用しました。時計のうち 2 つは、カロリー制限参加者の生物学的年齢の大幅な減少を示しました。そのうちの3人はそうしませんでした。どちらを信じるべきでしょうか？これは、個人であれ科学者であれ、老朽化した時計を使用する人を悩ませる問題です。

老朽化した時計に関するもう 1 つの問題は、精度の錯覚です。データと分析には固有のレベルの不確実性があるにもかかわらず、ほとんどの企業はエラーバーなしの 1 つの数値を吐き出します。によると 最近の論文 日記で npj エイジング、それは氷山の一角にすぎません。研究者らは全体として、既存の時計は文字通りの機能を果たさず、健康状態について人々に不当な自信や不必要な不安を与える危険性があると結論付けている。

ということは、老朽化した時計は役に立たないということでしょうか？完全にではありません。論文の著者らを筆頭に、 ドミトリイ・クリコフ ロシアのスコルコボ科学技術研究所の博士らは、「老朽化した時計の限界はすべて、仮説的に解決可能である」と述べている。しかし、それらを解決する価値があるかどうかは別の問題です。

その理由の 1 つは、新しく非常に有望なアプローチが今後開発される予定であるためです。既存の老化時計には生体サンプルが必要です。新しいアプローチはそうではなく、代わりに、ご想像のとおり、人工知能、特に大規模健康モデル (LHM) と呼ばれるものに依存しています。これらは本質的に大規模な言語モデルであり、ChatGPT などの AI チャットボットを強化するものと同様に、老化時計の 2 つの主な目標、つまり個人の死亡リスクと加齢関連疾患の発症リスクを予測するために、膨大な量の健康データに基づいてトレーニングされています。あ 最近の論文 自然医学 このアプローチは既存のクロックよりも優れていると報告しました。

LHM はまだ開発中であり、最新の速度に達している間に、既存のクロックの問題は解決される可能性があります。しかし、重要なメッセージは次のとおりです。生物学的年齢を測定したいと思っている場合は、よく考えてください。または、すでにそうしている場合は、結果を塩ひとつまみで受け止めてください。その代わりに、次に老化についての記事を書くときは、老化を利用した研究についてはもっと懐疑的になることを約束します。年上、賢明。