Новое исследование предполагает, что анализ электрокардиограмм (ЭКГ) с помощью искусственного интеллекта (ИИ) может стать инструментом для оценки биологического возраста и риска когнитивных нарушений. Предварительные данные, представленные на конференции Американской ассоциации инсульта, указывают на связь между «возрастом ЭКГ» и результатами тестов на мышление и память.
Ключевые выводы
Участники с ускоренным старением сердца по данным ЭКГ показали худшие результаты в когнитивных тестах по сравнению с теми, чей биологический возраст соответствовал хронологическому.
Люди с «омоложенным» возрастом ЭКГ продемонстрировали более высокие когнитивные показатели.
Модель ИИ, обученная на данных 63 800 участников UK Biobank, выявила три группы: нормальное (15 563 человека), ускоренное (24 671) и замедленное (23 566) старение.
Как это работает
ЭКГ фиксирует электрические импульсы сердца, отражающие его функциональное состояние. ИИ-алгоритм анализирует эти данные, оценивая степень клеточной деградации, что позволяет определить биологический возраст организма. Ранее возраст ЭКГ уже связывали с риском сердечно-сосудистых заболеваний, но его связь с когнитивными функциями изучена впервые.
Перспективы
По словам автора исследования Бернарда Офосухене из Медицинской школы UMass Chan, доступность ЭКГ-диагностики открывает возможности для раннего выявления групп риска, особенно в регионах с нехваткой нейропсихиатров. Однако выводы требуют подтверждения в более разнообразных популяциях, так как большинство участников UK Biobank — европейцы.
Экспертное мнение
Доктор Фернандо Тестай (Университет Иллинойса), не участвовавший в работе, отмечает растущее понимание связи между здоровьем сердца и мозга. Он подчеркивает, что ключевой вопрос — способность ЭКГ-данных прогнозировать будущее когнитивное снижение — остаётся открытым.
Ограничения
Результаты исследования пока не опубликованы в рецензируемом журнале. Кроме того, временной промежуток сбора когнитивных тестов (август 2023 – июль 2024) требует уточнения, так как данные могут быть прогностическими или содержать опечатку.
Этот подход, объединяющий рутинную диагностику и ИИ, потенциально может стать частью персонализированной медицины, но требует дальнейшей валидации.