Světová zdravotnická organizace (WHO) zavedla nový klasifikační kód pro choroby související se stárnutím – XT9T -, který lze použít na nové i stávající choroby. Přestože přidání tohoto kódu pro choroby „související se stárnutím“ (ICD-11) neznamená, že stárnutí bude klasifikováno jako nemoc v plném rozsahu, jedná se o krok správným směrem a přivede nás blíže k rozpoznání stárnutí jako patologického procesu s identifikovatelnými a kvantifikovatelnými klinickými indikacemi.
Tato iniciativa není jen teoretická, ale velmi zasahuje do praxe. Aubrey de Gray poznamenal „ICD není jen taxonomie. Velmi to ovlivňuje, jak jsou ve většině zemí předepisovány léky, protože zdůvodnění lékaře pro psaní předpisu musí být dokumentováno pomocí kódu ICD popisujícího diagnózu. Přidání tohoto kódu, které označuje stárnutí, může mít skutečně obrovský dopad na plnění ze strany zdravotních pojišťoven.“
Jedním z nejzásadnějších závěrů, souvisejících s klasifikací stárnutí jako nemoci, je neuvěřitelně naléhavá potřeba nejen biomarkerů stárnutí, ale i potřeba znalosti, jak lze konkrétní biomarkery měřit a ovlivňovat, které by mohly být zavedeny do praxe k měření účinnosti zásahů zlepšujících zdraví už nyní. Právě biomarkery stárnutí a dlouhověkosti mohou sloužit jako pomocné měřítko účinnosti terapií zaměřených na dlouhověkost, a které připraví cestu ke schválení nových léků nikoli na základě jednotlivých, úzce klasifikovaných nemocí, ale na jejich účincích na samotné stárnutí. Také umožní vládám měřit účinnost jejich úsilí o prodloužení zdravého aktivního věku občanů.
Konsorcium AI Longevity v King’s College London, se snaží zaplnit tuto neuspokojenou mezeru prostřednictvím vývoje technologií a řešení na bázi umělé inteligence a navazujících akčních opatření. Jednou ze zvláštních funkcí konsorcia AI Longevity bude vývoj optimálního panelu biomarkerů stárnutí – specifická oblast, kde implementace zaostává za vědou.
V technologiích je důležité nikdy nenechat dokonalost, aby byla nepřítelem dobra, zvláště když má tato technologie velký humanitární význam. Například na začátku tohoto století zastánci používání regenerativní medicíny naléhali na vlády a podnikatele, aby regenerativní medicínu učinili prioritou. Tvrdili, že technologie je již známá, a i když jsme ještě mnoho nevěděli o mechanismech stárnutí, bylo známo dost na to, abychom začali využívat známé technologie regenerativní medicíny. Díky této změně paradigmatu vznikl nyní rychle rostoucí průmysl Longevity.
Nyní je vývoj technologií opět v předstihu před kompletním vědeckým zdůvodněním a potřebným financováním. A opět se má změnit paradigma. V současné době již existují nezbytné biotechnologie pro implementaci medicíny a terapií P4. Nyní je zapotřebí umělá inteligence pro vývoj optimálních panelů biomarkerů stárnutí a pro určení, jak optimalizovat jejich implementaci s maximální přesností.
Existuje však riziko, že vlády a vládní nebo politické či strategické orgány mohou udělat jednu nebo obě z následujících chyb:
Vládní a strategické orgány proto riskují, že omezí své strategické ambice s ohledem na časové rámce, ve kterých se obvykle rozhodují.
Například ve Velké Británii však vláda Terezy Mayové oznámila závazek přidat do roku 2035 národu dalších 5 let aktivního zdraví a založila parlamentní skupinu pro dlouhověkost.
Co jsou to biomarkery stárnutí?
Jak víme, že biomarker je biomarker stárnutí? Záleží na tom, jak je získán. Současný přístup k biomarkerům spočívá v tom, že jej vezmeme od lidí v různých stádiích známého stupně onemocnění, což v praxi zpravidla znamená získávání od nemocničních pacientů. Izolování biomarkerů stárnutí však znamená shromažďování údajů od zdravých lidí, resp. s minimálním vlivem známých nemocí.
Například nedávno byl vyvinut panel biomarkerů, který je založen na AI analýze standardních krevních biomarkerů, která je sice méně přesná než speciální dostupné biomarkery stárnutí (např. DNA Methylation), ale která je přesto dostatečně přesná a může jej implementovat každý výzkumný pracovník či lékař, který má přístup k rutinním krevním testům.
Jako další příklad lze uvést biomarkery stárnutí pomocí AI analýzy fotografií myší na, která by se dala aplikovat i na člověka. Jejich přesnost sama o sobě nestačí k tomu, aby se staly výzkumnou prioritou, ale zvyšující se možnosti chytrých telefonů znamenají, že rychlý vývoj fotografických biomarkerů stárnutí (např. obličeje nebo oka) se bude vyvíjet v nadcházejících letech poměrně rychle.
AI for Longevity je zatím nedostatečně zastoupeným odvětvím, přestože má v krátkodobém horizontu větší potenciál ke zvýšení zdravé délky života než kterýkoli jiný sektor. Konsorcium Longevity AI se bude snažit usnadnit přechod od léčby k prevenci a od preventivního lékařství k přesnému zdraví v reálném světě. Prvotním cílem bude identifikace nových biomarkerů. Vědci pak vyvinou personalizované fyzické, duševní a finanční nástroje, aby mohli lépe implementovat a propagovat zdravý životní styl, jako je například úprava spánku, výživy, fyzické aktivity, životního prostředí a finančního plánování.
V rámci svého úsilí o rozvoj se Konsorcium v příštích několika letech rozšíří o střediska ve Švýcarsku, Izraeli, Singapuru, Spojených státech a Japonsku.
Konsorcium bude sloužit jako vedoucí centrum výzkumu a vývoje a průmyslově-akademický hub pro pokročilé a personalizované preventivní diagnostiky, prognostiky a terapeutiky. To představuje posun paradigmatu od léčby k prevenci a novému cíli – od přesného lékařství k přesnému zdraví, umožňující Velké Británii aby se stala globálním centrem č. 1 pro aplikaci AI na zdravou dlouhověkost.