Cientistas Desenvolvem Inteligência Artificial para Estimar Idade Biológica

Uma equipe internacional de pesquisadores, incluindo cientistas da Austrália, China e Bangladesh, apresentou um novo modelo de inteligência artificial capaz de estimar a idade biológica humana com alta precisão, utilizando dados de sangue. O estudo, publicado na revista Engineering, representa um avanço significativo na compreensão do processo de envelhecimento.

Entendendo a Diferença entre Idade e Envelhecimento

A idade cronológica é definida pelo número de anos completos desde o nascimento. No entanto, a idade biológica representa o estado real do organismo, que pode ser influenciado por fatores como alimentação, níveis de estresse, qualidade do sono, condições de saúde e exposição a poluentes ambientais. Duas pessoas com a mesma idade cronológica podem apresentar diferenças significativas em seus níveis de envelhecimento.

O “Relógio Biológico” de IA

Para medir essa diferença de forma precisa, os pesquisadores desenvolveram o gtAge, um novo tipo de “relógio biológico” que combina informações genéticas e moleculares presentes no sangue. O modelo utiliza duas camadas de dados: moléculas de açúcar ligadas a anticorpos, que refletem o estado do sistema imunológico, e o transcriptoma, que é o conjunto de genes ativos no sangue.

Aprendizado Profundo para Precisão

Os dados foram integrados por um sistema de aprendizado de máquina chamado Deep Reinforcement Learning. Essa técnica de IA aprende por meio de tentativa e erro, identificando as combinações mais precisas entre os dados. O resultado foi um modelo capaz de explicar mais de 85% da variação na idade real das pessoas, superando a precisão dos métodos existentes.

Próximos Passos e Desafios

O gtAge tem o potencial de se tornar uma ferramenta para monitorar o envelhecimento e avaliar os efeitos de mudanças no estilo de vida, medicamentos ou terapias antienvelhecimento. A combinação de genética e imunologia oferece uma compreensão mais profunda de como o sistema imune influencia o processo de envelhecimento. Apesar dos resultados promissores, os pesquisadores ressaltam que o estudo inicial foi realizado com um grupo de cerca de 300 voluntários de meia-idade e o próximo passo é validar o modelo em populações maiores e mais diversas.

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