私たちはすべて同じように年をとるわけではありませんが、私たちは皆年齢を負っています。物事が遅くなり始めたとき、私たちは直感的に虚弱を認識します。老化は、時間の経過とともに、個人の間、人口の間で、さまざまな速度で展開します。多くの場合、それはバーストで起こります。
老化は複雑です。それは分子および細胞の相互作用によって駆動され、自分の環境、ライフスタイル、社会経済的条件によって形作られています。これは、時系列の年齢がしばしば体が実際に何歳であるかを反映していないことを意味します。
研究者が発見して以来 1935年 その老化を変更できる可能性があるため、バイオマーカーと呼ばれる信頼できる生物学的手がかりを探しています。それは、私たちの体が何歳か、食事、運動などの要因にどのように反応するかを示すことができます。
老化のバイオマーカー
昨年、ベンガルールのインド科学研究所（IISC）は、呼ばれる大規模な研究を開始しました Bharat、長寿インドプログラムの一環として、「健康的な老化、回復力、逆境、および移行のバイオマーカー」の略です。この研究の目的は、インドの人口の老化を促進する生理学的、分子的、環境指標をマッピングすることを目的としています。
「健康な老化を定義または影響を与える機能に関する明確な情報が不足しています」と、Bharatの招集者であり、IISCの開発生物学と遺伝学の教授であるDeepak Kumar Saini氏は言います。 「私たちは、インディアンの健康的な老化のルールを理解するための情報ポータルを構築しています。」
世界中で、平均寿命は過去数十年で大幅に上昇しています。インドでは、今世紀の最初の20年間で4。1年に67.3に上昇しました。
しかし、長生きすることはより健康的な生活を意味するものではありません。 研究 2050年までにインドのパーキンソン病症例が168％増加し、200％を予測しています 認知症の上昇 低所得国と中所得国全体。しかし、健康と病気のリスクについて私たちが知っていることの多くは、西洋の集団の研究から来ています。つまり、診断ツール、バイオマーカー、さらには治療さえも、インドや他の非西洋諸国の人々にとって最適ではないかもしれません。
グローバルサウスの患者のギャップ
この限られた焦点は、人口ベースのバイオマーカーとグローバル南部の人々の診断カットオフの間にギャップを生み出しました。これは、誤診や治療につながり、病気がどのように進行したり、さまざまなグループの治療薬に反応するかを反映しない可能性があります。
「コレステロール、ビタミンD、またはB12の西洋値は、多くのインディアンを不足しているとラベル付けする可能性があります。しかし、これらは私たちの文脈の中で本当に異常です。私たちの研究はそれに答えることを目指しています。私たちは健康的な老化のためのバイオマーカーを特定するだけでなく、インドの人口における正常なもののための信頼できる参照でもあります」と言います。
今年の初め、中国四川の研究者、 報告されています で 科学レポート 高レベルの高密度リポタンパク質コレステロールなど、乳がんの特定のバイオマーカーは、ヨーロッパの人々のリスクの上昇を示す可能性がありますが、アジア人の支持指標として役立つ可能性があります。
「炎症マーカーの違いが見られます。たとえば、急性疾患もなくても、インディアンではC反応性タンパク質（CRP）レベルは上昇する傾向があります。この炎症は、初期の感染、環境毒素、または慢性栄養および代謝の問題に起因することがよくあります」 「西部のCRPカットオフを適用すると、インド患者の心血管系または代謝疾患の早期警告兆候が失われているリスクがあります」と彼は付け加えます。
インド固有のデータベース
Bharatの目標はこれを変えることです。そのデータベースには、ゲノムバイオマーカー（疾患感受性に関連する突然変異など）、プロテオームおよび代謝指標（生物学的経路と代謝の健康を反映）、および環境およびライフスタイルの要因が含まれます。
加齢に伴う変化の早期警告兆候を特定することで、より良い予測、介入、および疾患の発症を遅らせる可能性があります。積極的な健康マーカーは、臓器がまだ病気になっていなくても、臓器が最適レベル以下で機能していることを示すことができる指標が必要です。たとえば、肝臓の年齢はあなたの時系列以上のものです。そのためには、研究者は大規模で多次元のデータセットをふるいにかけ、人工知能（AI）モデルの助けを借りることを計画しなければなりません。
「AIと機械学習は、レイヤードデータを統合および分析して全体像を確認するために不可欠です。介入の影響をシミュレートし、既存のデータセットを増強して、高次元の小サンプル研究で見逃される可能性のある信号検出を改善することができます。デリーは、バーラトの調査員の一人でもあります。
ただし、AIモデルのトレーニングデータセットが地域の現実を反映していない場合、健康の不平等を永続させるリスクがあります。インドの人口は、遺伝的、環境的、社会経済的に多様です。この多様性を単一のデータベースでキャプチャすることは重要ですが、ロジスティック的に複雑です。 Saini教授は、健康な成人からサンプルを取得すること、長期的な政府と慈善資金の確保、および全国からサンプルを収集するために研究を拡大することの難しさなど、いくつかの課題を予想しています。
（Rupsy Khuranaは、国立生物科学センター、Bengaluru。[email protected]で科学コミュニケーションとアウトリーチリードです）
公開 – 2025年7月4日06:00 on