L'interno dell'intestino in una ricostruzione 3D
Un gruppo di ricercatori della startup americana Insilicio Medicine, che si occupa di intelligenza artificiale, ha sviluppato una rete neurale in grado di dedurre l'età di una persona decifrando le informazioni contenute nell'intestino. Per riuscirci, si serve di un particolare orologio biologico: il microbiota intestinale, il complesso ecosistema di batteri che si nascondono nella pancia. C'È VITA NELL'INTESTINO Il microbiota intestinale è composto da miliardi di microrganismi, appartenenti a centinaia di ceppi diversi, alcuni dei quali regolano ad esempio l'asse fegato cervello. Per cercare di capire come il microbiota si evolva nell'arco della vita di un essere umano, i ricercatori hanno preso in esame 3663 campioni di batteri proveniente da 1165 individui di età compresa tra i 20 e i 90 anni. Il team ha inserito il 90% dei dati raccolti all'interno di un software, per verificare se, attraverso il processo di apprendimento automatico, la rete neurale potesse "imparare" ad abbinare il profilo intestinale con l'età della persona. L'IA HA IMPARATO BENE Una volta completato l'addestramento, il programma è stato messo alla prova, chiedendogli di indovinare l'età dei soggetti da cui proveniva il restante 10% dei campioni. Le risposte sono sempre state corrette, con un margine di errore massimo di quattro anni. In passato, erano stati già stati condotti tentativi simili, senza tuttavia mai ottenere risultati così accurati. Lo studio ha consentito anche di individuare 39 specie di batteri intestinali la cui presenza sembra avere un ruolo chiave per predire l'età. Per questa ragione, un ulteriore approfondimento su questi microrganismi potrebbe migliorare la nostra comprensione sull'invecchiamento umano. A COSA SERVE? Gli autori sperano inoltre che il loro lavoro possa essere d'aiuto per disegnare un quadro sempre più accurato della reale età biologica di un individuo (che è diversa dall'età anagrafica), cosa che permetterebbe di fare passi avanti nell'ambito della medicina personalizzata.
La ricerca è stata pubblicata in versione preprint su bioRxiv.