人の生物学的年齢を推定するための新しいAIモデル

わずか5滴の血液を使用して、この新しい方法は22の重要なステロイドとその相互作用を分析して、より正確な健康評価を提供します。

Scientists at Osaka University in Japan have devised a new AI model to estimate a person’s biological age — a measure of how well their body has aged, rather than just counting the years since birth.

日本の大阪大学の科学者は、生物学的年齢を推定するために新しいAIモデルを考案しました。これは、生まれてから数年を数えるのではなく、体がどれだけ老化しているかの尺度です。

This new method, which uses just five drops of blood to analyse 22 key steroids and their interactions, provides a more precise health assessment. The team’s breakthrough study, published in Science Advances, offers a potential step forward in personalised health management, allowing for earlier detection of age-related health risks and tailored interventions.

わずか5滴の血液を使用して22の重要なステロイドとその相互作用を分析するこの新しい方法は、より正確な健康評価を提供します。 Science Advancesに掲載されたチームの画期的な研究は、パーソナライズされた健康管理における潜在的な一歩を踏み出し、年齢に関連した健康リスクと調整された介入を早期に検出できるようにします。

“Our bodies rely on hormones to maintain homeostasis, so we thought, why not use these as key indicators of aging?” said Dr Qiuyi Wang, co-first author of the study.

「私たちの体は恒常性を維持するためにホルモンに依存しているので、これらを老化の重要な指標として使用してみませんか？」この研究の共同著者であるQiuyi Wang博士は述べた。

To test this idea, the research team focused on steroid hormones, which play a crucial role in metabolism, immune function, and stress response. They collected blood samples from 130 individuals ranging in chronological age from 20 to 79 years old.

このアイデアをテストするために、研究チームはステロイドホルモンに焦点を合わせました。ステロイドホルモンは、代謝、免疫機能、ストレス反応に重要な役割を果たしています。彼らは、20歳から79歳までの年齢の範囲の130人から血液サンプルを収集しました。

The team developed a deep neural network (DNN) model that incorporates steroid metabolism pathways, making it the first AI model to explicitly account for the interactions between different steroid molecules. This approach enabled the DNN to learn complex relationships between steroids and biological age.

チームは、ステロイド代謝経路を組み込んだディープニューラルネットワーク（DNN）モデルを開発し、異なるステロイド分子間の相互作用を明示的に説明する最初のAIモデルになりました。このアプローチにより、DNNはステロイドと生物学的年齢の間の複雑な関係を学習することができました。

One of the study’s most striking findings involves cortisol, a steroid hormone commonly associated with stress. The researchers found that when cortisol levels doubled, biological age increased by approximately 1.5 times.

研究の最も顕著な調査結果の1つは、ストレスに一般的に関連するステロイドホルモンであるコルチゾールです。研究者は、コルチゾールのレベルが2倍になると、生物学的年齢が約1.5倍増加することを発見しました。

This observation, supported by further analysis of steroid ratios and interaction terms, suggests that chronic stress could accelerate aging at a biochemical level, reinforcing the importance of stress management in maintaining long-term health.

ステロイド比と相互作用項のさらなる分析によってサポートされているこの観察結果は、慢性ストレスが生化学レベルで老化を加速し、長期的な健康を維持するストレス管理の重要性を強化できることを示唆しています。

“Stress is often discussed in general terms, but our findings provide concrete evidence that it has a measurable impact on biological aging,” said Professor Toshifumi Takao, a corresponding author and an expert in analytical chemistry and mass spectrometry.

「ストレスは一般に一般的に議論されることがよくありますが、私たちの調査結果は、それが生物学的老化に測定可能な影響を与えるという具体的な証拠を提供します」と、対応する著者であり分析化学および質量分析の専門家であるToshifumi Toshifumi Takao教授は述べました。

The researchers are optimistic that this AI-powered biological age model could pave the way for more personalised health monitoring.

研究者は、このAIを搭載した生物学的年齢モデルが、よりパーソナライズされた健康監視への道を開くことができると楽観的です。

Future applications may include earlier disease detection, customised wellness programmes, and even lifestyle recommendations tailored to slow down aging.

将来のアプリケーションには、以前の病気の検出、カスタマイズされたウェルネスプログラム、さらには老化を遅くするために調整されたライフスタイルの推奨事項が含まれる場合があります。