Для создания системы исследователи собрали данные 2 019 здоровых добровольцев в возрасте от 18 до 91 года из нескольких регионов Китая. Ученые сформировали базу из более чем 1 млрд биологических и клинических показателей, включающую результаты лабораторных исследований, когнитивных и моторных тестов, анализ походки, а также многослойные молекулярные данные.
Архитектура Digital Aging Twin включает три уровня «часов старения». Первый оценивает общее функциональное состояние организма на основе физиологических параметров. Второй – мультимодальная ИИ-модель – объединяет различные типы молекулярных данных и предсказывает возраст человека со средней ошибкой около 3,9 года. Третий уровень состоит из специализированных моделей для отдельных органов, включая мозг, печень, легкие, сосуды, мышцы и кожу.
В ходе исследования ученые установили, что органы стареют не одновременно. Так, по данным модели, печень начинает ускоренно стареть примерно после 40 лет, тогда как выраженное ускорение процессов старения мозга наблюдается ближе к 50 годам. Кроме того, система выявила два наиболее критичных возрастных периода – 40–50 и 60–70 лет, когда в организме наиболее резко нарастают нарушения работы сразу нескольких систем.
Отдельно исследователи проанализировали потенциальные биологические механизмы старения. Авторы обнаружили, что связанные с печенью факторы свертывания крови F13B, F9 и F10 могут выступать не только маркерами, но и драйверами возрастных изменений. В экспериментах воздействие этих белков вызывало воспаление, нарушение работы сосудистых клеток и признаки клеточного старения, а введение F13B мышам ускоряло старение сразу нескольких органов.
Для клинического применения команда разработала упрощенную версию системы на основе анализа 100–108 белков крови. По словам авторов, такой подход потенциально позволит оценивать биологический возраст и состояние органов с помощью сравнительно простого анализа крови без необходимости проведения масштабных молекулярных исследований.
Дополнительно исследователи проанализировали влияние образа жизни на скорость старения. Более медленное биологическое старение ассоциировалось с регулярным сном, умеренной физической активностью и употреблением фруктов, тогда как курение, недостаток сна и высокая частота приемов пищи коррелировали с ускоренным старением организма.
Разработчики считают, что Digital Aging Twin может использоваться для раннего выявления ускоренного старения, персонализированного подбора профилактических вмешательств и оценки эффективности программ здорового долголетия. Исследование, по данным авторов, стало первым крупным результатом национального китайского проекта X-Age, направленного на создание системы оценки старения населения страны.
В 2025 году ученые из Бостонского университета и Массачусетского университета в США представили метод оценки биологического возраста мозга по белкам плазмы крови. Исследователи обнаружили, что ускоренное старение мозга связано с ухудшением когнитивных функций и повышенным риском болезни Альцгеймера и инсульта. Для разработки модели использовались данные более 53 тысяч участников UK Biobank и алгоритмы машинного обучения.
