KI entwickelt Multi-Organ-Alterungsuhren mithilfe von MRT-Scans zur Vorhersage von Krankheiten und Sterblichkeit

Diese bahnbrechende Studie stellt die erste systematische Erweiterung MRT-basierter Alterungsuhren über das Gehirn hinaus auf sechs weitere Organe dar und schafft damit ein umfassendes Multi-Organ-Bewertungsframework für das biologische Altern. Anhand von Daten aus 313.645 Personen aus mehreren Kohorten entwickelten Forscher KI-gestützte biologische Alterslücken (MRIBAGs) für sieben Organe: Gehirn, Herz, Leber, Fettgewebe, Milz, Niere und Bauchspeicheldrüse.

Das Forschungsteam setzte maschinelle Lernalgorithmen ein, um organspezifische MRT-Merkmale zu analysieren und das biologische gegenüber dem chronologischen Alter vorherzusagen. Die Leistung variierte erheblich zwischen den Organen: Alterungsuhren für das Gehirn zeigten die stärkste Vorhersagekraft (Korrelation r=0,77), während Bauchorgane wie die Milz eine schwächere Leistung aufwiesen (r=0,23), was teilweise auf begrenzte Bildgebungsmerkmale und technische Herausforderungen zurückzuführen ist.

Durch umfassendes molekulares Profiling verknüpfte die Studie diese Alterungsuhren mit 2.923 Plasmaproteinen und 327 Metaboliten und deckte dabei organspezifische Alterungssignaturen auf. So war beispielsweise das Nierenaltern stark mit 301 Proteinen assoziiert, darunter NPDC1 und IGFBP6, während das Altern der Bauchspeicheldrüse mit Verdauungsenzymen wie PLA2G1B in Verbindung stand. Die genetische Analyse identifizierte 53 signifikante genetische Varianten, die mit dem Organerhalten assoziiert sind, und ermittelte 9 potenziell medikamentös angreifbare Gene für Anti-Aging-Interventionen.

Die klinische Validierung demonstrierte die Fähigkeit dieser Alterungsuhren, Krankheitsverläufe, Gesamtmortalität und unterschiedliche Ansprechraten auf Alzheimer-Behandlungen über 240 Wochen vorherzusagen. Bemerkenswert ist, dass die Studie signifikante geschlechtsspezifische Unterschiede in den Alterungsmustern mehrerer Organsysteme aufdeckte, die sich auf struktureller, molekularer und genetischer Ebene manifestieren.

Diese Arbeit begründet ein neues Paradigma der Alterungsforschung, indem sie eine ganzheitliche, systemweite Betrachtung des biologischen Alterns bietet, die personalisierte Medizinansätze bei altersbedingten Erkrankungen und Langlebigkeitsinterventionen revolutionieren könnte.