Что такое «часы старения» и как они работают

В сентябре 2025 года исследователи из AIRI и Сколтеха представили миру первую открытую платформу, предназначенную для объективного сравнения алгоритмов, определяющих биологический возраст человека. Эти алгоритмы получили название «часы старения». В этой статье мы подробно рассмотрим, как устроены эти уникальные «калькуляторы» биологического возраста и каково их значение для современной науки и медицины.

О перспективах применения «часов старения» в прогнозировании возраст-ассоциированных заболеваний для «Ъ-Науки» рассказывает Дмитрий Крюков, PhD, руководитель группы исследования биомаркеров лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI и младший научный сотрудник Центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха.

Что такое биологический возраст и как его измеряют?

Биологический возраст представляет собой комплексную метрику, отражающую общее состояние здоровья организма. Он позволяет предсказывать ожидаемую продолжительность жизни или вероятность развития заболеваний, связанных с возрастом. Представьте ситуацию: человеку по паспорту 40 лет, но из-за переутомления он выглядит на 50–55. При этом его медицинские анализы могут соответствовать средним показателям 25-летнего человека. Возможна и обратная ситуация. Разница между биологическим и хронологическим (паспортным) возрастом называется «ускорением старения».

Измерение биологического возраста осуществляется с помощью специальных «калькуляторов» или «часов старения». В отличие от обычных часов, они отсчитывают не временные промежутки, а индикаторы молекулярных изменений, происходящих в нашем организме. Примечательно, что такие «часы» могут быть созданы даже на основе рутинных клинических показателей.

Подробнее о различных типах «часов»

Для удобства классификации «часов старения» можно использовать два основных критерия: тип используемых данных и тип применяемого алгоритма или методологии обучения. Начнём с типа данных. Теоретически, «часы» могут быть обучены на любой информации — от данных электрокардиограммы и фотографий до физиологических параметров, например, количества приседаний, которые человек способен выполнить за полминуты. Для пожилого человека, такой показатель может быть весьма информативным биомаркером.

Среди наиболее известных типов стоит выделить теломерные, транскриптомные, протеомные, метаболомные, а также клинические «часы». Теломерные «часы» основаны на одной из ранних теорий старения и измеряют длину теломер — защитных структур на концах хромосом, которые укорачиваются при каждом клеточном делении. Транскриптомные «часы» анализируют активность различных генов, в то время как протеомные и метаболомные измеряют уровни тысяч белков или метаболитов в крови, состав которых закономерно меняется по мере старения организма. Для практической медицины особый интерес представляют клинические «часы», которые используют хорошо известные биомаркеры из общего анализа крови, биохимического анализа, анализа мочи или данные физикального осмотра.

На сегодняшний день наиболее точными в предсказании хронологического возраста и широко распространёнными являются эпигенетические часы. Их работа основана на измерениях изменений в паттернах метилирования ДНК. Метилирование — это процесс, при котором к определённым участкам молекулы ДНК присоединяются метильные группы. Эти группы не изменяют саму последовательность генов, но регулируют их активность. С течением времени рисунок метилирования ДНК предсказуемо и закономерно изменяется. Учёные, применяя методы машинного обучения для анализа тысяч образцов, идентифицировали ключевые участки ДНК, изменения в которых наиболее точно коррелируют с возрастом. Алгоритм, анализируя статус метилирования этих участков в предоставленном образце (например, крови или мочи), рассчитывает эпигенетический возраст человека.

Классификация по методу алгоритма

Упрощённо можно выделить два основных поколения алгоритмов. Алгоритмы первого поколения обучаются предсказывать хронологический (паспортный) возраст. Для этого используются данные по биомаркерам (например, метилированию ДНК) большой группы людей. Модель учится выявлять корреляцию между этими маркерами и паспортным возрастом. Естественно, предсказания модели содержат определённую погрешность. Именно эта ошибка предсказания начинает интерпретироваться как биологический показатель: разница (дельта) между предсказанным и реальным хронологическим возрастом считается индикатором ускоренного или замедленного старения. Несмотря на то что такая интерпретация изначально является упрощением (модель лишь угадывала возраст), на практике этот подход часто даёт осмысленные и довольно полезные результаты.

Более продвинутый класс моделей представляет собой второе поколение «часов». Их принципиальное отличие заключается в том, что они обучаются предсказывать не возраст, а время до наступления смерти или риск развития возраст-зависимых заболеваний. Эти модели анализируют биомаркеры в сочетании с данными о смертности. Сначала алгоритм оценивает биологическое состояние организма, которое наиболее тесно связано с продолжительностью жизни. Затем результат этого предсказания пересчитывается в удобную для восприятия метрику — так называемый фенотипический или биологический возраст. Таким образом, «часы» второго поколения напрямую нацелены на оценку биологического износа организма, а не на простое угадывание хронологического возраста.

Как следует выбирать биомаркеры для алгоритма?

Как отмечает Дмитрий Крюков, под «часами старения» могут подразумеваться самые разнообразные алгоритмы машинного обучения — от решающих деревьев и линейной регрессии до нейросетей, а выбор используемых биомаркеров полностью зависит от разработчика. Несколько лет назад, работая над диссертацией, Крюков осознал, что «часы старения» во многом развивались как «наука без теории». До сих пор у исследователей нет единой, общепринятой теории старения организма, хотя существуют обширные каталоги его признаков. При этом создатели современных «часов старения» крайне редко опираются на существующие теоретические наработки.

Крюков считает, что такой «агностический» подход, когда «часы» создаются без связи с фундаментальной теорией, исчерпал себя. Он убеждён, что современная наука обладает достаточными знаниями для того, чтобы связывать биомаркеры с конкретными механизмами старения. Биомаркеры должны не просто коррелировать с возрастом, а служить для проверки, дополнения, расширения или даже опровержения существующих теорий. Кроме того, на современном этапе возможно интегрировать в «часы» оценку неопределённости, что значительно повысит их клиническую пользу.

Сравнение разных «часов» и поиск эталона

Именно с целью призвать международное сообщество к созданию общепринятого эталона и была проведена масштабная работа по сравнению различных «часов». Исследователи сосредоточились на эпигенетическом типе «часов», поскольку именно они зарекомендовали себя как наиболее продвинутая разработка. Было собрано более 17 тысяч образцов метилирования ДНК из 104 исследований, охватывающих 19 предполагаемых состояний, ускоряющих старение. Данные были тщательно предобработаны и унифицированы, что послужило основой для систематической оценки различных алгоритмов.

Как отбирались состояния, ускоряющие старение?

Процесс отбора состояний, или «кондиций», был фундаментальным для всей методологии исследования и проводился по строгим независимым критериям. Из более чем сотни потенциальных кандидатов было отобрано 24, но для проведения анализа достаточные данные были найдены только для 19 из них.

Критерии отбора включали:

1. Наличие опубликованных научных данных, подтверждающих, что данное состояние гарантированно снижает продолжительность жизни человека.
2. Хронический характер состояния, то есть человек вряд ли сможет быстро от него избавиться. В качестве примеров можно привести болезнь Альцгеймера, ревматоидный артрит или диабет второго типа, которые можно лишь купировать, но не вылечить полностью. Ожирение, хотя теоретически и преодолимо, в пожилом возрасте часто приобретает стойкий хронический характер.
3. Системное проявление заболевания. Это означает, что его следы должны быть выявляемы в системных биомаркерах, например, в параметрах крови. Поскольку данные для анализа, в частности по метилированию ДНК, часто получают из клеток крови, заболевание должно оказывать на них измеримое влияние.

Совокупное соблюдение всех трёх критериев — снижения продолжительности жизни, хроничности и системности проявлений, а также наличие достаточных данных — объясняет итоговый список из 19 отобранных состояний.

В качестве примера состояний, которые не вошли в выборку, можно привести COVID-19. Хотя его долгосрочные последствия могут быть хроническими, именно последствия, а не острое заболевание, могли бы рассматриваться как отдельное состояние, но для этого на текущий момент недостаточно данных. Также в выборку не включались различные инфекционные заболевания, такие как грипп, поскольку они не являются хроническими. После выздоровления организм, как правило, возвращается к норме, и отследить конкретное влияние единственного эпизода болезни на будущую продолжительность жизни практически невозможно.

Какие «часы» оказались лучшими и за какими научными группами стоит следить?

Среди самых эффективных моделей удобно выделить топ-4. Примечательно, что все они относятся ко второму поколению эпигенетических «часов», то есть обучаются предсказывать не хронологический возраст, а время до смерти. Для геронтологов такой результат не стал неожиданностью, поскольку этот подход считается более прогрессивным, однако сам факт уверенной победы этих моделей с заметным отрывом весьма показателен. Далее в рейтинге следуют модели первого поколения, чьи результаты распределены довольно хаотично. Практически все протестированные «часы» были созданы относительно небольшим кругом научных групп, который можно ограничить пятью-шестью коллективами.

Лидером рейтинга стала модель PhenoAge, разработанная Морган Левин, которая работает как в Йельском университете (в РФ признан нежелательной организацией), так и в компании Altos Labs. Основание подобных биотех-стартапов, таких как Altos, стало своеобразным трендом среди IT-гигантов: например, у OpenAI есть компания Retro, Amazon инвестировал 2,5 млрд долларов в Altos Labs, а Google ещё десять лет назад создал Calico, вложив в неё суммарно уже около 10 млрд долларов.

Третье и четвёртое места занимают версии модели GrimAge, разработанные Стивом Хорватом — одним из наиболее авторитетных и продуктивных учёных в области геронтологии с исключительно высоким индексом Хирша. Примечательно, что Хорват также был приглашён для работы в Altos Labs. Ещё одной значимой группой является лаборатория Вадима Гладышева в Гарварде, откуда вышли три модели, включённые в бенчмарк. Их подход считается весьма перспективным, и, насколько известно, они не аффилированы с крупными коммерческими компаниями. За пределами этого топа находятся другие научные группы, менее известные и часто связанные с частными университетами.

Кто занимается исследованиями в этом направлении в России?

Технически процесс измерения метилирования ДНК не намного сложнее стандартных генетических анализов, которые уже проводятся в России, например, компанией «Генотек». Фактически, требуется лишь добавить один дополнительный шаг в протокол. Таким образом, задача вполне реализуема, но широкой популярности в России это направление пока не получило.

Помимо гибридной команды Сколтеха и AIRI, можно выделить коллектив нижегородского Института биологии старения под руководством Михаила Иванченко, в составе которого работают математики, разрабатывающие эпигенетические «часы». Кроме того, известно, что в Новосибирске подобными исследованиями некоторое время занималась команда Петра Лактионова.

Могут ли такие «часы» стать «стандартным анализом» у терапевта? Что они дают нам сейчас?

Первое и самое важное применение таких «часов» — это оценка общего состояния здоровья населения. Подобный инструмент мог бы стать эффективным решением для системы здравоохранения, позволяя анализировать огромный массив пациентов, проводить их стратификацию и определять приоритетность диспансеризации. Измерив биологический возраст, можно объективно выявить тех, чьё состояние требует наиболее пристального внимания, даже если их хронологический возраст не вызывает опасений.

Из этого прикладного использования естественным образом вытекает второе перспективное направление — применение в клинических исследованиях. Если бы надёжность и точность таких «часов» были неоспоримо доказаны и приняты научным сообществом, их можно было бы использовать для оценки эффективности новых препаратов, оказывающих системное действие на организм. Например, при тестировании лекарства, такого как нашумевший «Оземпик», появилась бы возможность обнаружить и измерить его потенциальный «омолаживающий» сигнал, то есть способность снижать биологический возраст пациента. Это открывает новые горизонты для разработки терапий. Метформин, хорошо известный препарат для лечения диабета второго типа, сейчас проходит клинические испытания именно с целью проверки его влияния на общую продолжительность жизни. В таких масштабных исследованиях инструмент объективной оценки биологического старения оказался бы незаменим.

Исследователи выложили все материалы своего труда в открытый доступ, что позволяет учёным и компаниям по всему миру объективно выбирать и улучшать алгоритмы. Это приближает тот момент, когда биологический возраст станет реальным инструментом медицины будущего. Для полной доступности такого анализа требуется продолжать сбор локальных данных и наладить систему обмена ими между научным сообществом медиков и ИИ-специалистов.

Ещё одно следствие, которое особенно важно для Дмитрия Крюкова, заключается в следующем: если учёные создадут действительно качественные «часы старения», их можно будет использовать для более глубокого понимания фундаментальных принципов старения. Но это уже, как он сам отмечает, его теоретические домыслы.

Измеряли ли вы свой биологический возраст? Что почувствовали, узнав результат?

Дмитрий Крюков отмечает, что измерение метилирования ДНК в России пока, к сожалению, недоступно для физических лиц. Однако он, конечно же, применял самые разные клинические «часы». Его собственная разработка, основанная на общем анализе крови и биохимии, показывает, что он чуть моложе своих лет. При этом тест на биовозраст, использующий измерение конечных продуктов гликирования, показал, что он чуть старше. Что чувствовал? Он признаётся, что, несмотря на полное понимание внутреннего устройства этих систем, сам момент получения результата всё равно оставляет сильное впечатление и мотивирует ответственнее относиться к своему здоровью.

Какие открытия в области геронтологии за последние годы вас вдохновили больше всего?

Дмитрия Крюкова очень вдохновляет история клеточного репрограммирования, которой он сам много занимался в начале аспирантуры. Это биологический процесс, при котором соматическая клетка, например, клетка кожи, превращается в стволовую клетку — то есть клетку, способную затем трансформироваться в любую другую. Этот процесс чем-то напоминает форматирование жёсткого диска, но на деле всё несколько сложнее. И хотя репрограммирование было открыто ещё в 2006 году (а по некоторым оценкам, даже в 80-х годах прошлого века), его потенциал для лечения сложных, ранее неизлечимых состояний только начинает раскрываться. Особенно вдохновляет история о том, что «старые» клетки, будучи репрограммированными, могут вернуть себе «молодость».

В 2020 году с помощью технологии репрограммирования удалось восстановить зрение мышам с механически разрушенным глазным нервом. Через два года было успешно репрограммировано рубцовое образование на сердце, что позволило частично восстановить здоровую сердечную ткань.

Репрограммирование — это очень мощное направление. Не стоит воспринимать его как универсальное «лекарство от старения», но оно совершенно точно способно помочь в преодолении многих заболеваний.

Если бы у вас была возможность опровергнуть одно популярное заблуждение о старении, что бы это было?

Дмитрий Крюков опроверг бы абсолютно уверенное заблуждение, что старение нельзя обратить вспять или как-то ему противостоять. Он указывает на то, что уже сегодня учёные знают, как продлить мышам жизнь на 20%, а червям — на 200%. Существуют животные, такие как голый землекоп или аксолотль, которые вообще не стареют. Гренландские акулы и киты живут до 200 лет. Вместо того чтобы верить в недоказанные утверждения и опускать руки, Крюков призывает объединить усилия всего мира для решения этой древнейшей и важнейшей из нерешённых задач человечества.

Елизавета Певная