Exemplo _ Uma senhora de 60 anos de idade cronológica, tratada, corpo lindo, pele maravilhosa pode ter a idade biológica de 50 anos. A mãe do bilionário Elon Musk , Maye, vai fazer 76 anos em abril. Aparenta 66 anos, no máximo. Ela está na foto de abertura deste conteído.
Uma nova ferramenta que usa imagens de seu rosto, língua e retina pode ajudar a avaliar seu risco de desenvolver doenças crônicas.
Pesquisadores criaram um modelo de IA que estima sua idade biológica a partir de imagens de seu rosto, língua e retina. As manchas vermelhas nas imagens destacam as áreas que o algoritmo considera mais relevantes para determinar a idade.
Pesquisadores da China desenvolveram uma ferramenta que usa IA (inteligência artificial) para analisar imagens do rosto, da língua e da retina de um indivíduo, a fim de determinar sua idade biológica. A tecnologia oferece informações sobre a saúde e a condição de nossas células, tecidos e órgãos, além do risco de doenças crônicas.
Uma olhada na carteira de motorista é suficiente para descobrir a idade cronológica de alguém. Mas a idade biológica é mais difícil de ser identificada. Ao contrário da idade cronológica, não há uma medida universalmente aceita para a idade biológica, que pode ser afetada pelo ambiente, pelas escolhas individuais de estilo de vida e pela genética.
Um fumante, por exemplo, pode parecer anos mais velho do que sua idade cronológica, enquanto um fã de atividades fitness pode passar por alguém muito mais jovem. E a diferença é mais do que superficial – se a sua idade biológica for maior do que a idade cronológica, você poderá ter uma doença crônica ou sofrer um declínio cognitivo prematuro. Por outro lado, se você for biologicamente mais jovem do que sua idade cronológica, poderá ter mais vigor em comparação com seus colegas.
“Conhecer sua idade biológica é importante porque, se ela estiver errada, você pode alterar seu estilo de vida para melhorar sua saúde“, afirma Michael Snyder, geneticista da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, que não participou do estudo atual.
As primeiras versões dos “relógios de envelhecimento” (modelos que medem a idade biológica) calcularam esse número observando os padrões de metilação do DNA – marcas químicas no DNA que controlam quais genes são desligados e ligados – em diferentes tecidos, que mudam com o tempo.
Outros relógios mediram as quantidades de vários marcadores metabólicos (como glicose no sangue) e de proteínas inflamatórias que os médicos frequentemente testam durante os exames físicos anuais. Mais recentemente, os cientistas projetaram relógios que usam imagens 3D do rosto, exames cerebrais ou níveis de proteína no sangue para determinar a idade biológica de uma pessoa.
Todos eles rastreiam algo que muda à medida que envelhecemos – sejam as rugas gravadas em nossa pele ou a probabilidade crescente de doenças relacionadas à idade, como o diabetes. Mas o envelhecimento é um processo complexo, que afeta vários sistemas de órgãos de inúmeras maneiras.
Usar apenas um tipo de medida para definir a idade biológica é como tentar entender um elefante tocando apenas em sua tromba, diz Kang Zhang, médico-cientista da Universidade de Ciência e Tecnologia de Macau e coautor do artigo, publicado na Pnas (que publica estudos científicos da National Academy of Science dos Estados Unidos) em janeiro de 2024.
Em vez disso, Zhang e seus colaboradores criaram uma imagem “holística” da idade biológica com um modelo de IA que usa informações de imagens do rosto, da língua e da retina, e emite uma idade correspondente. A metodologia, como a que alimenta o Chat GPT, “supera a capacidade dos seres humanos de prever a idade, pois analisa grandes quantidades de dados e descobre conexões invisíveis”, diz Zhang.
“Fiquei impressionado tanto com o design técnico do experimento de aprendizagem profunda quanto com o design experimental, com os conjuntos de dados que eles usaram; os resultados são bastante convincentes“, comenta James Cole, neurocientista da University College London, na Inglaterra, que não participou do estudo atual.
Aprendizagem profunda e idade biológica
Apresentada em um artigo de 2017 do Google, essa tecnologia de IA, chamada de transformador, foi usada pela primeira vez para criar programas que pudessem imitar a linguagem humana, como o Chat GPT. Diferentemente dos modelos de IA mais antigos, os transformadores processam sequências inteiras de texto de uma só vez, em vez de sequencialmente, o que os torna mais hábeis na detecção de padrões e na compreensão do contexto.
Logo, os pesquisadores traduziram essa abordagem para a análise de imagens, onde ela revolucionou as tarefas de visão computacional da mesma forma que o processamento de linguagem natural. Outra inovação que alguns transformadores – inclusive o utilizado neste estudo – adotam é a análise de imagens em diferentes resoluções para identificar detalhes grosseiros e finos.
Mas os transformadores precisam de muitos dados. “Isso não é um problema para a linguagem porque, obviamente, há muita linguagem por aí, mas para imagens médicas é muito, muito mais difícil” encontrar exemplos suficientes, diz Cole, cuja pesquisa aplica técnicas de IA a exames cerebrais para investigar a relação entre envelhecimento e doenças neurodegenerativas. É ótimo que esse grupo tenha conseguido acesso a dezenas de milhares de pessoas para seu estudo, diz ele.
Como acontece com muitos modelos de IA, traduzir os resultados do modelo em termos que os humanos possam entender pode ser um ponto problemático.
“O modelo é sutil e analisa diferenças no nível do pixel, que não conseguiremos detectar”, explica Zhang. Dito isso, suas análises parecem sugerir que o centro da língua (imagens da língua), a região ao redor dos olhos (imagens do rosto) e os locais na parte de trás do globo ocular onde os vasos sanguíneos são mais densos (imagens da retina) são reflexos importantes do envelhecimento biológico.
Rostos, línguas e retinas
Para começar a criar uma ferramenta que pudesse determinar a idade biológica, os pesquisadores treinaram o modelo usando imagens do rosto, da língua e da retina de 11.223 pessoas do norte da China, para as quais se supõe que a idade biológica seja igual à idade cronológica por serem indivíduos saudáveis. Isso se traduziu em 300 milhões de variáveis, uma gota d’água perto do Chat GPT4, que tem um trilhão de parâmetros.
Nossas previsões de idade cronológica, como um indicador em pessoas saudáveis em idade biológica, “são mais precisas – dentro de um ano – em comparação com outros relógios de envelhecimento” que usam uma única medida, diz Zhang.
Como na história do elefante, as informações de cada modalidade capturam uma faceta diferente do envelhecimento. As rugas no rosto, por exemplo, indicam fatores ambientais, como exposição ao sol e poluição; enquanto o afinamento da retina (uma parte do sistema nervoso central) e os vasos sanguíneos danificados refletem a saúde do cérebro e do sistema circulatório.
O formato e o revestimento da língua, por outro lado, fornecem pistas sobre nosso microbioma e a saúde intestinal. Os participantes do estudo foram acompanhados com check-ups regulares de saúde – incluindo exames de sangue e urina, questionários sobre estilo de vida e exames físicos – durante cinco anos como parte dessa pesquisa.
Com um relógio de envelhecimento biológico em mãos, a equipe de Zhang testou seu modelo em indivíduos não saudáveis que sofriam de doenças crônicas, como diabetes e doenças cardíacas, provenientes da mesma população do norte da China usada para desenvolver o modelo; eles também incluíram pessoas de uma região diferente no sul da China.
Como esperado, em pessoas saudáveis, a idade biológica se aproximou da idade cronológica. Mas se alguém tivesse hábitos não saudáveis, como fumar e levar uma vida sedentária, ou sofresse de uma doença crônica, a idade biológica tendia a ser maior do que a idade cronológica. Essa diferença, denominada AgeDiff, variou de uma média de 3,16 anos para indivíduos com doença cardíaca crônica a 5,43 anos em fumantes.
Consequências da diferença entre as idades biológica e cronológica
Para determinar como o fato de ser biologicamente mais velho do que sua idade cronológica afeta o risco de desenvolver seis doenças comuns relacionadas à idade, como: doença cardíaca crônica, doença renal crônica, doença cardiovascular, diabetes, hipertensão e AVC (acidente vascular cerebral).
Os pesquisadores dividiram as 11.223 pessoas em quatro grupos, variando de AgeDiff alto a baixo. As pessoas com AgeDiff mais alto tinham maior probabilidade de desenvolver uma dessas doenças crônicas, com o risco aumentando à medida que o AgeDiff aumentava.
Além do risco de uma pessoa desenvolver uma doença ao longo da vida, Zhang também estava interessado no que o AgeDiff poderia nos dizer sobre quando a doença poderia se desenvolver – em outras palavras, alguém será diagnosticado com diabetes este ano ou daqui a cinco anos? Se soubermos o momento, “isso pode ser muito útil para projetar intervenções”, diz Zhang.
O que a equipe de Zhang descobriu foi que o AgeDiff é melhor para prever quando alguém ficará doente do que as métricas mais tradicionais, como glicemia, IMC e colesterol. E se você combinar o AgeDiff com esses outros fatores, a previsão será ainda mais precisa. Não é de surpreender que os pesquisadores também tenham descoberto que valores anormais de indicadores de saúde, como IMC e pressão arterial, estão associados a números mais altos de AgeDiff.
O futuro dos relógios biológicos
Atualmente, Zhang e sua equipe estão usando o AgeDiff para identificar pessoas com alto risco de desenvolver doenças crônicas e prescrever intervenções para cada um desses pacientes. Ao visar métricas de saúde intimamente ligadas ao AgeDiff – como pressão arterial e níveis de glicose no sangue, por exemplo – eles esperam retardar sistematicamente o aparecimento de “doenças do envelhecimento“.
Eles também estão refinando o modelo, incluindo outras variáveis, como a metilação do DNA, e incorporando indivíduos experimentais de outros grupos étnicos.
Ferramentas como o AgeDiff poderiam democratizar a medicina, reduzindo as despesas e o incômodo de prevenir doenças antes que elas se instalem, explica Snyder. Para isso, o grupo de Zhang está desenvolvendo um acessório para iPhone e aplicativos associados que podem tirar as fotos exigidas pelo modelo, e ele espera ter um protótipo viável até o final do ano.
Snyder, que estuda como a medicina personalizada pode reduzir o risco de um indivíduo desenvolver doenças crônicas, gosta dessa solução simples e acessível. “Qualquer pessoa pode fazer isso com muita facilidade, sem precisar tirar sangue e fazer todos os exames que as pessoas fazem atualmente”, diz ele.
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