O nouă metodă de diagnostic bazată pe scanarea părții din spate a ochiului ar putea oferi o modalitate rapidă și neinvazivă de a estima îmbătrânirea biologică a organismului. Cercetătorii de la Universitatea Națională din Seul au publicat rezultatele studiului lor în GeroScience, prezentând o tehnologie care prezice vârsta cu o acuratețe superioară modelelor retiniene utilizate anterior. Această abordare utilizează tehnologia numită „retinal age gap” (RAG) pentru a analiza starea de sănătate.
Tehnologia RAG se bazează pe o bază extinsă de imagini pentru a estima vârsta unei persoane prin examinarea ochiului, o parte a corpului strâns legată de creier și inimă. Studiul a inclus un amestec de imagini ale unor ochi sănătoși și ale unor ochi afectați de boli ale retinei sau ale nervului optic. Această diversitate a datelor este o abordare nouă, majoritatea studiilor anterioare concentrându-se doar pe imagini ale unor ochi fără afecțiuni specifice.
În cadrul cercetării, un sistem a fost alimentat cu 29.530 de scanări retiniene provenite de la 7.535 de participanți, fiind ulterior testat pe alte 14.832 de scanări de la 7.416 participanți. Modelul a reușit să prezică vârsta cronologică reală cu o eroare medie de doar 2,5–2,7 ani. Rezultatul este considerat foarte favorabil în comparație cu modelele RAG utilizate până în prezent de către comunitatea științifică.
Valorile RAG mai ridicate au fost corelate cu factori specifici de sănătate și stil de viață. De exemplu, diabetul a fost asociat cu o creștere de +2,52 ani, în timp ce fumătorii actuali au prezentat o creștere de +0,5 ani. De asemenea, studiul a indicat o creștere de +0,6 ani pentru degenerescența maculară și de +1,86 ani în cazul cataractei, deși legătura cu cataracta ar putea fi influențată de imaginile mai neclare.
Cercetătorii propun utilizarea tehnologiei în clinicile de oftalmologie pentru a identifica pacienții care necesită o evaluare sistemică suplimentară. Această metodă ar putea ajuta la monitorizarea schimbărilor în timp și la evaluarea răspunsurilor la intervențiile medicale. Totuși, pentru a reduce inexactitățile cauzate de diferențele dintre bărbați și femei, echipa propune implementarea unei tehnici de „învățare multi-task” care să evalueze simultan vârsta și sexul.
În prezent, tehnologia RAG este considerată mai potrivită pentru caracterizarea tendințelor la nivelul întregii populații decât pentru evaluarea riscurilor la nivel individual. Deoarece multe efecte identificate sunt mici în raport cu marja de eroare a modelului, validarea prin studii longitudinale este esențială. Aceasta va demonstra dacă măsurătorile pot fi utilizate pentru a urmări evoluția sănătății în raport cu biomarkeri consacrați ai îmbătrânirii.