Bisherige Methoden, das biologische Alter eines Menschen zu bestimmen, zogen den Gesamtorganismus in Betracht – eine zu ungenaue Methodik, befand eine aktuelle Studie der Stanford Universität, denn menschliche Organe altern nicht synchron, sondern unterschiedlich schnell. Die Wissenschaftler isolierten ca. 5000 Proteine aus dem Blut unterschiedlich alter Studienteilnehmer. Darunter waren auch Eiweißverbindungen, von denen bereits bekannt war, dass sie an verschiedenen biologischen Vorgängen beteiligt sind, die mit Alterung, Entzündungsprozessen oder Immunantworten zusammenhängen. 858 Proteine ließen sich elf einzelnen Organen zuordnen: Herz, Hirn, Lunge, Niere, Leber, Bauchspeicheldrüse, Muskulatur, Fettgewebe, Immunsystem, Arterien und Darm. Mit den gewonnenen Proteindaten ließen die Forscher eine künstliche Intelligenz (KI) altersabhängige Proteinprofile („Alterssignaturen“) erstellen, mit den medizinischen Informationen von über 4000 Patienten vergleichen und Altersvorhersagen treffen.

Die Organe altern unterschiedlich schnell 

Dabei stellten sie fest, dass bei etwa einem Fünftel der gesunden über 50-Jährigen ein Einzelorgan besonders schnell gealtert war, bei etwa 2 % waren es zwei oder mehr Organe. Damit verbunden, so die angewandte Modellierung, war das deutlich erhöhte Risiko, innerhalb der folgenden 15 Jahre an diesen vorzeitig gealterten Organen Probleme zu entwickeln wie eine Herzschwäche oder Demenz. So war ein vorzeitig gealtertes Herz mit einem um 250 % erhöhten Risiko für eine Herzinsuffizienz verbunden. Je nachdem welches Organ betroffen war, erhöhte sich auch das Sterberisiko um 15 bis 50 %.

Die Stanford-Wissenschaftler haben mit dem von ihnen entwickelten Blutprotein- Test ein Instrument geschaffen, mit dem das Alter von Organen eingeschätzt werden kann und auf dieser Basis individuelle Krankheitsrisiken vorhergesagt werden können. Vor seinem Einsatz als diagnostisches Verfahren müssen zunächst die genauen Ursache- Wirkungs-Zusammenhänge zwischen den Proteinmustern und dem Alterungsprozess geklärt sowie die modellierte Vorhersagekraft anhand von konkreten Daten überprüft werden.