Gli organi invecchiano a ritmi diversi: presto un esame del sangue potrebbe rivelare quali siano
Alcune persone sembrano più giovani, altre più vecchie di quanto siano in realtà. Ma perché succede questo, e cosa accade effettivamente all’interno del corpo?
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I “tissue clocks” basati sull’intelligenza artificiale (AI) sono in grado di stimare l’età biologica degli organi umani a partire da immagini istologiche, come hanno dimostrato i ricercatori del CeMM Research Center for Molecular Medicine dell’Accademia Austriaca delle Scienze e del Ludwig Boltzmann Institute for Network Medicine (LBI-NetMed) dell’Università di Vienna. Analizzando oltre 25.000 campioni di tessuto appartenenti a 40 tipi diversi, il loro studio rivela che gli organi invecchiano a ritmi diversi nel corso della vita e che questi cambiamenti possono essere rilevati anche da campioni di sangue. I risultati, pubblicati su *Nature Medicine*, forniscono un nuovo quadro di riferimento per comprendere l’invecchiamento e potrebbero aprire nuove strade per il monitoraggio delle malattie e la diagnosi precoce.
Alcune persone sembrano invecchiare più lentamente di altre, apparendo e comportandosi come se avessero 45 anni a 60. Altre sembrano invece aver anticipato l’età anagrafica. Ma perché succede questo, e cosa sta realmente accadendo all’interno del corpo? Il fegato invecchia in modo diverso dal cervello? Ed è possibile misurare il divario tra l’età riportata sul passaporto e l’età biologica di ciascun organo?
Combinando l’intelligenza artificiale con una delle più grandi raccolte al mondo di immagini di tessuti umani, un nuovo studio guidato da André Rendeiro, ricercatore principale del CeMM e di LBI-NetMed, e co-autore principale insieme a Ernesto Abila, Iva Buljan e Yimin Zheng, compie un grande passo avanti verso la risposta a queste domande. Mentre gli studi precedenti si concentravano principalmente sui cambiamenti molecolari, come la metilazione del DNA o l’espressione genica, il team esamina come l’architettura dei tessuti stessi cambi nel tempo.
Un diario silenzioso del tempo
A tal fine, i ricercatori hanno attinto al Genotype-Tissue Expression Project (GTEx), che ha raccolto campioni di tessuto da 983 individui relativi a 40 diversi tipi di tessuto, che vanno dal cervello e dal cuore ai polmoni, al pancreas, alla pelle e all’intestino. Questi campioni sono stati trasformati in fotografie digitali ad alta risoluzione di sezioni di tessuto, ciascuna delle quali rivela l’architettura microscopica dell’organo in questione. La portata è sbalorditiva: 25.712 immagini, che rappresentano circa 480 milioni di singole tessere di immagine, analizzate con modelli di visione all’avanguardia.
Hanno scoperto che l’architettura degli organi conserva un diario silenzioso del tempo: anche senza istruire esplicitamente l’IA in merito, l’età si è rivelata il singolo fattore più determinante nell’influenzare l’aspetto dei tessuti in tutti e 40 i tipi di tessuto. Partendo da questa scoperta, il team di ricerca ha sviluppato i cosiddetti «orologi tissutali» – modelli predittivi che stimano l’età biologica di una persona in base all’aspetto dei suoi tessuti, per ciascun organo in modo indipendente.
Questi orologi hanno raggiunto un errore di previsione medio di soli 4,9 anni e hanno superato le stime di invecchiamento esistenti basate sul DNA nel rilevare patologie specifiche dei tessuti. È importante sottolineare che l’età biologica prevista era fortemente correlata ai segni distintivi noti dell’invecchiamento, tra cui l’accorciamento dei telomeri, la patologia tissutale e il numero di malattie croniche di cui soffriva un individuo.
«I nostri tessuti conservano una traccia straordinariamente dettagliata del processo di invecchiamento», afferma André Rendeiro, ricercatore principale presso il CeMM e autore corrispondente dello studio. «Combinando immagini istologiche e intelligenza artificiale, possiamo rilevare modelli di invecchiamento biologico invisibili all’occhio umano e iniziare a comprendere come l’invecchiamento si manifesti in modo diverso nelle diverse parti del corpo».
Un andamento diverso per ogni organo
L’analisi ha rivelato che l’invecchiamento non avviene in modo uniforme: alcuni tessuti, come il polmone, il rene, il pancreas e la ghiandola surrenale, hanno mostrato segni di invecchiamento accelerato già tra i 20 e i 40 anni. Altri hanno seguito traiettorie più complesse, con picchi di invecchiamento accelerato che si manifestano in età più avanzata. L’utero ha mostrato un cambiamento particolarmente evidente intorno all’età della menopausa. I ricercatori hanno inoltre individuato forti collegamenti tra l’invecchiamento specifico dei tessuti e patologie o fattori legati allo stile di vita. Ad esempio, l’insufficienza renale era associata a segnali di invecchiamento accelerato in diversi tessuti, mentre il diabete mostrava effetti pronunciati nel pancreas.
«Ciò che colpisce è quanto in modo diverso invecchi ogni organo e come ciò si rifletta nell’architettura dei tessuti», afferma Ernesto Abila, coautore principale dello studio. «Il deep learning ci permette di interpretare questi modelli spaziali, cogliendo l’invecchiamento come un rimodellamento architettonico, non solo come una deriva molecolare». Sebbene gli orologi tissutali abbiano catturato il normale ritmo di invecchiamento negli organi, hanno anche evidenziato casi anomali: individui i cui tessuti mostravano cambiamenti strutturali pronunciati in anticipo rispetto alla loro età cronologica.
Tuttavia, non è sempre possibile raccogliere campioni di tessuto. Collegando i profili di espressione genica derivati dal sangue con i divari di età tissutale, derivati dall’esame istologico, degli stessi individui, i ricercatori hanno sviluppato predittori dell’età biologica specifica per ciascun tessuto basati esclusivamente su campioni di sangue. «Si tratta di un salto concettuale: utilizzare il linguaggio dell’invecchiamento tissutale, appreso dalle immagini, e tradurlo in qualcosa di leggibile da un semplice prelievo di sangue di routine», spiega la coautrice principale Iva Buljan.
I campioni di sangue mostrano modelli di invecchiamento
Questi indicatori basati sul sangue hanno identificato con successo modelli di invecchiamento collegati a diverse malattie, tra cui il morbo di Alzheimer, il morbo di Crohn, la fibrosi cistica, la vasculite, il diabete e l’ictus. Nel morbo di Alzheimer, ad esempio, il segnale di invecchiamento più forte è stato rilevato specificamente nel cervello, mentre il morbo di Crohn ha mostrato un invecchiamento accelerato in tutto il tratto gastrointestinale.
«Questo studio evidenzia che l’invecchiamento non è semplicemente una questione di tempo cronologico», afferma Yimin Zheng, terzo coautore principale dello studio. «Gli organi invecchiano in modi diversi e questi processi sembrano essere determinati sia da fattori sistemici che specifici dei tessuti». I risultati suggeriscono che l’architettura dei tessuti integri molti dei cambiamenti molecolari e fisiologici associati all’invecchiamento e alle malattie. In futuro, tali approcci potrebbero contribuire allo sviluppo di strumenti diagnostici minimamente invasivi in grado di monitorare la salute degli organi e la progressione delle malattie tramite analisi del sangue.
Lo studio dimostra inoltre il crescente potenziale dell’intelligenza artificiale nella ricerca sulla patologia e sull’invecchiamento. Collegando su larga scala l’imaging tissutale, l’espressione genica e i dati clinici, il lavoro fornisce una visione completa di come l’invecchiamento si manifesti in tutto il corpo umano.
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