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Den Einfluss des Alterns aus der sichtbaren Gewebebeschaffenheit abzuschätzen, ohne dass dort eine erkennbare degenerative Erkrankung, wie etwa Alzheimer, schon um sich greift, sei in der Regel sehr schwierig, wie es in einer Aussendung des Forschungszentrums für Molekulare Medizin (CeMM) der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW) am Freitag heißt. Zusammen mit Kolleginnen und Kollegen vom Ludwig Boltzmann Institute for Network Medicine der Universität Wien hat man unter der Leitung von André Rendeiro ein zum maschinellen Lernen fähiges System mit 25.712 Gewebeproben von 40 verschiedenen Gewebetypen aus 29 verschiedenen Organen, vom Herz bis zum Gehirn, von 983 Menschen gefüttert.
Es wurde anhand dessen darauf trainiert, wie sich der Aufbau oder die "Gewebearchitektur", wie es die Forschenden ausdrücken, über die Lebenszeit hinweg im Schnitt verändern. Tatsächlich fand die KI einen Zugang dazu, auf Basis der subtilen Probenbeschaffenheit auf das Alter des Trägers des Gewebes zu schließen. Diese "Gewebeuhren" gingen bis auf eine durchschnittliche Abweichung von 4,9 Jahren recht genau, heißt es. Außerdem waren sie bei der Bestimmung von Gewebe mit krankhaften Veränderungen sogar Methoden überlegen, bei denen das Erbgut untersucht wird, berichten die Wissenschafterinnen und Wissenschafter.
"Durch die Kombination von Histologiebildern mit Künstlicher Intelligenz können wir Muster biologischer Alterung erkennen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und beginnen zu verstehen, wie unterschiedlich sich Alterungsprozesse im Körper entfalten", wird Rendeiro zitiert. So konnte man erkennen, dass Organe wie Lunge, Niere, Bauchspeicheldrüse oder Nebenniere oftmals schon zwischen dem 20. und 40. Lebensjahr Anzeichen beschleunigter Alterung entwickeln, während andere Gewebetypen eher erst deutlich später im Lebensverlauf merklicher altern. Dass verschiedene Organe so unterschiedlich in die Jahre kommen, hat die Forschenden überrascht. Weniger überraschend fand man große Zusammenhänge zwischen Altersanzeichen mit einigen Erkrankungen und Lebensstilfaktoren.
Da man nicht einfach von Personen ohne Verdacht Gewebeproben nehmen kann, um diese optisch von KI-Systemen analysieren zu lassen, hat das Wiener Team die "Gewebeuhren" mit Daten aus Blutproben der jeweiligen Personen verglichen. In der Folge entwickelte man wiederum KI-Modelle, um das biologische Alter direkt aus Blutproben abzuschätzen: "Wir nutzen die Sprache der Gewebealterung, die wir aus Bildern gelernt haben, und übersetzen sie in etwas, das aus einer gewöhnlichen Blutprobe abgelesen werden kann", so Co-Studienerstautorin Iva Buljan.
So kam man ebenfalls auf die Spur von zahlreichen Erkrankungen, heißt es. Letztlich könnte man den Ansatz dahingehend weiterentwickeln, dass der Gesundheitszustand und die Alterung von mehreren Organen zugleich auf Basis eines Bluttests abgeschätzt werden kann, meinen die Autorinnen und Autoren.
(S E R V I C E - https://dx.doi.org/10.1038/s41591-026-04566-5 )
