< Tilbake til toppsiden

Maskinlæringsbasert hjerte- og hjernealder


Differansen mellom alder beregnet av kunstig intelligens basert på EKG og faktisk kronologisk alder (δ-alder) kan beskrive en persons fysiologiske forverring og kan derfor brukes som en markør for fysisk helse. Denne biomarkøren har potensiale til å bli brukt som en komponent i kliniske risikoprediksjonsskårer, samt gi innsikt i mer grunnleggende aspekter av biologisk aldring.

Prosjektperiode: 03.01.2022 - 01.08.2025

Hjerte- og karsykdommer øker med alderen i alle befolkningsgrupper. Dette antas å være resultatet av flere underliggende molekylære og cellulære prosesser som fører til vaskulær aldring. Bortsett fra arteriell stivhet basert på pulsbølgehastighet, finnes det nesten ingen andre ikke-invasive målinger av vaskulær aldring. Nylig har en ny biomarkør for vaskulær aldring blitt foreslått basert på anvendelse av en dyp læringsalgoritme på digitaliserte 12-avlednings-elektrokardiogrammer (EKG). Det er blitt vist at å ha en predikert EKG-alder som er høyere enn kronologisk alder, er assosiert med en ugunstig kardiovaskulær-risikofaktorprofil og høyere dødelighet sammenlignet med en predikert EKG-alder som er lavere enn kronologisk alder. Prinsipielt har denne biomarkøren potensiale til å bli brukt som en komponent i kliniske risikoprediksjonsskårer, samt kaste lys over mer fundamentale aspekter av biologisk aldring. Imidlertid er mye fortsatt ukjent om årsaksfaktorene til forskjellen mellom EKG-alder og kronologisk alder (δ-alder) og i hvilken grad den kan predikere aldersrelatert skrøpelighet ut over kardiovaskulær sykdom. Målet med dette prosjektet er å utnytte data fra Tromsøundersøkelsen og utforske egenskapene til den nye biomarkøren δ-alder for å vurdere dens potensielle verdi, både som en indeks for aldring av det vaskulær/kardiovaskulær system og mer generelt for andre aspekter av aldringsfenotypen.

Konkrete målsetninger: 

  1. Hva er de prospektive sammenhengene mellom kardiovaskulære risikofaktorer og biomarkører (blodtrykk, hjertefrekvens, blodlipider, diabetes, BMI, midje-hofte-mål, høy sensitiv C-reaktivt protein) og δ-alder?
  2. Hva er sammenhengen mellom sosioøkonomisk posisjon og δ-alder, og i hvilken grad blir den mediert av målte biologiske og atferdsmessige risikofaktorer?
  3. Hva er de tverrsnittsrelaterte sammenhengene mellom markører for fysisk funksjon og δ-alder?
  4. Hva er de tverrsnittsrelaterte sammenhengene mellom kognitiv funksjon og δ-alder og hjernens alder?
  5. Har δ-alder beregnet ved hjelp av dype neurale nettverk trent i ulike populasjoner samme evne til å predikere insidens og dødelighet av hjerte- og karsykdom, demens, kreft, diabetes, og kronisk obstruktiv lungesykdom?

Publikasjoner

  1. Iakunchykova O, Schirmer H, Vangberg T, et al. Machine-learning-derived heart and brain age are independently associated with cognition. Eur J Neurol. 2023;30(9):2611-2619.

Medlemmer:

Tom Wilsgaard (Principal investigator)
Olena Iakunchykova
Arya Panthalanickal Vijayakumar
Anne Elise Eggen
Inger Njølstad



Finansiering:

HNF1636-22, bevilgning fra Helse Nord RHF