باحثون يدربون الذكاء الاصطناعي على تحديد متوسط العمر المتوقع للإنسان من خلال عينيه
الفارق بين العمر البيولوجي لشبكية العين، وهي طبقات الأنسجة العصبية الحساسة للضوء في الجزء الخلفي من العين، والعمر الحقيقي (الزمني) للإنسان مرتبط بخطر الوفاة لديه. وذلك وفقا لدراسة نُشرت في المجلة البريطانية لطب العيون.
هدف العلماء إلى تطوير نموذج للتعلم العميق يتنبأ بالعمر من صورة قاع العين (عمر الشبكية)، ودراسة العلاقة بين فارق عمر الشبكية (عمر الشبكية المتنبأ به بالنموذج ناقص العمر الزمني) وخطر الوفاة.
يرى الباحثون أنه يمكن استخدام «فارق عمر الشبكية» أداة للفحص. وتشير البيانات المتزايدة إلى أن شبكة الأوعية الدموية الدقيقة (الشبكة الدقيقة للدورة الدموية) في الشبكية قد تكون مؤشرا موثوقا على الحالة العامة للجهاز الدوري والدماغ.
ورغم أن خطر الإصابة بالأمراض والوفاة يزداد مع العمر، إلا أن من الواضح أن هذه المخاطر تختلف بشكل كبير بين أشخاص في العمر نفسه، ما يعني أن «الشيخوخة البيولوجية» فريدة لكل شخص وقد تكون المؤشر الأفضل على الصحة الحالية والمستقبلية، بحسب الباحثين.
طُورت عدة مؤشرات تعتمد على الأنسجة والخلايا والمواد الكيميائية والتصوير لتحديد الشيخوخة البيولوجية التي لا تتطابق مع الشيخوخة الزمنية. لكن هذه الأساليب تثير تحديات أخلاقية وتتعلق بالخصوصية، كما أنها غالبا ما تكون تدخلية ومكلفة وتستغرق وقتا طويلا.
لذلك لجأ الباحثون إلى التعلم العميق ليروا ما إذا كان يمكنه التنبؤ بدقة بعمر شبكية الإنسان من صور قاع العين، أي السطح الخلفي الداخلي للعين، ومعرفة ما إذا كان هناك فرق بين ذلك والعمر الحقيقي للإنسان، وهو ما يسمى «فارق عمر الشبكية»، وما إذا كان يمكن أن يرتبط ذلك بارتفاع خطر الوفاة.
التعلم العميق نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي يحاكي الطريقة التي يكتسب بها البشر أنواعا معينة من المعرفة. لكن على عكس خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية الخطية، تتدرج خوارزميات التعلم العميق في هرم متزايد التعقيد.
استخدم الباحثون 80169 صورة لقاع العين مأخوذة من 46969 بالغا تتراوح أعمارهم بين 40 و69 عاما، وكلهم جزء من بنك الحيوي البريطاني، وهو دراسة سكانية كبيرة شارك فيها أكثر من نصف مليون من سكان بريطانيا في منتصف العمر وكبار السن.
استُخدمت نحو 19200 صورة لقاع العين للعين اليمنى لدى 11052 مشاركا يتمتعون بصحة جيدة نسبيا عند الفحص الصحي الأولي، للتحقق من دقة نموذج التعلم العميق في التنبؤ بعمر الشبكية.
أظهر ذلك ارتباطا قويا بين العمر المتنبأ به للشبكية والعمر الحقيقي، بدقة إجمالية تصل إلى 3,5 سنة. ثم قُيّم فارق عمر الشبكية لدى المشاركين الـ35917 المتبقين خلال متوسط فترة متابعة بلغت 11 عاما.
توفي خلال هذه الفترة 1871 مشاركا (5%): 321 (17%) بسبب أمراض القلب والأوعية الدموية، و1018 (54,5%) بسبب الأمراض السرطانية، و532 (28,5%) لأسباب أخرى، بما في ذلك الخرف.
بلغت نسبة «المسنين سريعي الشيخوخة»، أي من كانت شبكيتهم تبدو أكبر من عمرهم الحقيقي، مع فارق في عمر الشبكية يتجاوز 3 و5 و10 سنوات، على التوالي 51% و28% و4,5%. وقد ارتبط الفارق الكبير في عمر الشبكية بالسنوات بارتفاع معنوي في خطر الوفاة بنسبة 49 إلى 67%، باستثناء أمراض القلب والأوعية الدموية والسرطان.
وارتبط كل عام إضافي في فارق عمر الشبكية بزيادة 2% في خطر الوفاة لأي سبب، وبزيادة 3% في خطر الوفاة لسبب محدد غير أمراض القلب والأوعية الدموية والسرطان، بعد أخذ العوامل المحتملة المؤثرة في الحسبان، مثل ارتفاع ضغط الدم والوزن ونمط الحياة والانتماء العرقي. وأعطت العملية نفسها المطبقة على العين اليسرى نتائج مماثلة.
هذه دراسة رصدية، ولذلك يستحيل تحديد السبب. ويقر الباحثون أيضا بأن صور شبكية العين أُخذت في لحظة زمنية محددة، وقد لا يعكس المشاركون سكان بريطانيا بشكل عام.
ومع ذلك، قالوا: «حددت نتائجنا الجديدة أن فارق عمر الشبكية منبئ مستقل بارتفاع خطر الوفاة، وخاصة الوفاة غير المرتبطة بأمراض القلب والأوعية الدموية أو السرطان. وتُظهر هذه النتائج أن عمر الشبكية قد يكون مؤشرا حيويا ذا أهمية سريرية للشيخوخة».
وأضافوا: «تقدم الشبكية نافذة فريدة ومتاحة لتقييم العمليات المرضية الأساسية للأمراض الوعائية والعصبية الجهازية، المرتبطة بارتفاع خطر الوفاة. وتدعم هذه الفرضية دراسات سابقة أشارت إلى أن تصوير الشبكية يحمل معلومات عن عوامل خطر أمراض القلب والأوعية الدموية، وأمراض الكلى المزمنة، والمؤشرات الحيوية الجهازية».
وتضفي النتائج الجديدة، مقترنة بالدراسات السابقة، وزنا على «فرضية أن الشبكية تلعب دورا مهما في عملية الشيخوخة، وأنها حساسة للأضرار التراكمية للشيخوخة التي تزيد خطر الوفاة».
