Международная группа исследователей предложила использовать в качестве биомаркера биологического возраста область кожи вокруг глаз. На основе успешного обучение нейросети на более чем восьми тысячах изображений ученые создали новую программу PhotoAgeClock, а об ее испытаниях сообщили в журнале Aging.
Внешние данные часто могут скрывать настоящий возраст человека. Однако, они способны отражать состояние организма, возникшее под воздействием благоприятных и неблагоприятных факторов: несбалансированного питания, активного образа жизни и фастфуда, алкоголя или табака. Биологический возраст человека или состояние развития человека на физиологическом уровне может использоваться для оценки пагубных факторов, усиливающих и ускоряющих старение организма. Новое исследование под руководством Евгения Боброва из Московского государственного университета и эстонского технологического стартапа HautAI OU создало искусственный интеллект, призванный помочь в этом деле.
Для этого ученые обучили нейросеть на 8414 парных фотографях верхней части лиц людей и их точного количества лет. Затем они проверили работу программы на других изображениях и выяснили, что самая высокая точность определения была у фотографий с уголками глаз человека. В общей сложности нейросеть смогла определить календарный возраст с точностью до двух с небольшим лет.
Хотя первоначальной цели – определения биологического возраста – исследователи не достигли, они думают, что их разработка поможет дополнить какое-либо другое автоматизированное изобретение по предсказанию возраста. Также они считают, что кожа вокруг глаз и ее возрастные изменения представляют собой значимый параметр при оценке старения человека.
Текст: Екатерина Заикина
PhotoAgeClock: deep learning algorithms for development of non-invasive visual biomarkers of aging by Eugene Bobrov , Anastasia Georgievskaya , Konstantin Kiselev, Artem Sevastopolsky, Alex Zhavoronkov, Sergey Gurov, Konstantin Rudakov, Maria del Pilar Bonilla Tobar, Sören Jaspers, Sven Clemann in Aging. Published online November 2018
DOI:10.18632/aging.101629