Биологический возраст по КТ, ЭКГ и рентгену: что на самом деле измеряют новые модели

Возможно, вам делали рентген грудной клетки, ЭКГ или КТ совсем по другому поводу, а потом вы прочитали, что компьютер умеет оценить по тем же снимкам ваш «биологический возраст». Исследование, опубликованное в сентябре 2026 года, сделало ровно это на КТ грудной клетки и живота. Что же улавливает такое число и чего оно пока сказать не может?

В этой статье — что именно измерили такие модели возраста по снимкам и сигналам, на ком и чего пока не хватает.

Материал носит информационный характер и не заменяет консультацию врача. Обследования и их толкование решаются вместе с врачом, который знает вашу ситуацию.

Как снимок превращается в возраст?

Схема во всех исследованиях похожа. Модель обучают на множестве обследований людей, чей настоящий возраст известен, и она узнаёт, какие признаки меняются с возрастом. Применённая к новому человеку, она выдаёт предсказанный возраст. Разницу между предсказанным и настоящим возрастом называют разрывом возраста; некоторые работы, включая исследование КТ ниже, используют её вариант с поправкой на возраст. Положительный разрыв означает, что обследование выглядит «старше», чем обычно бывает в этом возрасте у людей, на которых модель училась.

Это другое семейство, чем часы из нашей статьи о том, как считают биологический возраст: те строятся по анализам крови или метилированию ДНК. Здесь на входе снимок или запись электрической активности.

Что нашло новое исследование КТ?

Исследователи взяли КТ грудной клетки и живота 7837 взрослых жителей в возрасте 30 лет и старше из проспективной программы профилактического обследования Токийского университета: снимки сделаны в 2006–2017 годах, наблюдение — до 2021 года. Медианный возраст 54 года, 63,8% — мужчины. Модель читала состав тела по нескольким органам и обучалась на здоровых людях, чтобы описать «нормальное» старение.

• В здоровой группе, на которой строили модель, предсказанный возраст совпадал с настоящим умеренно: R² 0,66, средняя ошибка 4,7 года.

• Каждое увеличение разрыва на одно стандартное отклонение было связано с более высокими шансами уже иметь возрастное заболевание у тех, у кого оно было на момент снимка (отношение шансов 1,35), а в отдельной группе, свободной от этих заболеваний на первом снимке, — с более высоким риском заболеть за время наблюдения (отношение рисков 1,24).

• Нездоровые факторы образа жизни были связаны с бо́льшим разрывом.

Что это значит на практике? У человека, чей снимок выглядел старше ожидаемого, в среднем немного чаще было или появлялось возрастное заболевание. Это связи, полученные моделью одной исследовательской группы. Обе тестовые группы взяты из той же исходной популяции, поэтому, как отмечают сами авторы, внешней проверкой это не является. Исследование не проверяло, меняет ли эти риски что-либо, что меняет разрыв. Авторы пишут, что метод не стоит использовать как самостоятельный скрининг, потому что КТ связана с облучением, и что перед рутинным клиническим применением нужна проспективная проверка на разных популяциях.

Это новое — или другие обследования уже так умели?

Идее несколько лет, и её пробовали почти на всех рутинных обследованиях:

• Рентген грудной клетки. Модель, обученную на снимках 116 035 человек, проверили в двух крупных американских испытаниях скрининга рака. В бо́льшей тестовой выборке (40 967 человек) пять лет «рентгеновского возраста» несли более высокий риск смерти от любой причины (отношение рисков 2,26), чем пять лет настоящего возраста (1,77). Во втором испытании результаты были похожими.

• ЭКГ. Модель клиники Мэйо, обученную на ЭКГ 499 727 пациентов, проверили на отдельных 275 056 пациентах: средняя ошибка в возрасте составила 6,9 года. У 25 144 пациентов первичного звена в возрасте 30 лет и старше, без известной ишемической болезни сердца, инсульта и фибрилляции предсердий, наблюдавшихся около 12 лет, ЭКГ-возраст выше настоящего хотя бы на одно стандартное отклонение был связан с более высокой общей и сердечно-сосудистой смертностью. В бразильской когорте из 1 558 415 пациентов отложенные 15% показали: ЭКГ-возраст больше настоящего более чем на 8 лет связан с более высокой смертностью (отношение рисков 1,79), меньше более чем на 8 лет — с более низкой (0,78).

• Сетчатка. В UK Biobank модель, читающая снимки глазного дна, оценивала возраст со средней ошибкой 3,55 года. Каждый лишний год «разрыва возраста сетчатки» был связан с риском смерти от любой причины выше на 2%, а значимой связи со смертью от сердечно-сосудистых болезней и рака не нашлось.

• МРТ мозга. У 669 пожилых людей из шотландской когорты рождения «старше выглядящий» мозг был связан с более слабым хватом, худшей функцией лёгких, более медленной ходьбой и более высоким риском смерти.

Соседнее направление обходится без «возраста» и оставляет сами измерения. У 9223 взрослых без симптомов, которым делали КТ живота для скрининга колоректального рака, автоматические измерения кальциноза аорты, плотности мышц, отношения висцерального жира к подкожному, плотности печени и плотности позвонков различались у тех, у кого потом случилось серьёзное сердечно-сосудистое событие или смерть, и у тех, у кого нет. В предсказании смерти кальциноз аорты справлялся лучше и индекса массы тела, и шкалы риска Framingham, а сочетание нескольких КТ-измерений улучшало прогноз по сравнению с клиническими показателями.

Чего эти числа вам не говорят?

Они показывают связь, а не причину. Все исследования выше — наблюдательные. Ни одно не проверяло, меняет ли уменьшение разрыва то, сколько и как хорошо люди живут. «Люди, чей рентген выглядит старше, в среднем умирают раньше» не значит, что «омоложение» рентгена чем-то поможет.

Разрыв сравнивает вас с теми, на ком училась модель. Каждая модель происходит из определённой группы: одноцентровая японская когорта профилактического обследования для КТ; рентгеновская модель, проверенная в двух американских испытаниях скрининга рака; пациенты клиники Мэйо, 95% которых в долгой когорте ЭКГ описаны как европеоиды; бразильская когорта ЭКГ; добровольцы UK Biobank; шотландская когорта Lothian Birth Cohort 1936. Насколько каждая модель подходит людям другого происхождения, из других больниц и на других аппаратах, нужно показывать отдельно для каждой.

В арифметике разрыва есть ловушки. Техническая работа о методах «возраста мозга» показала, что у самого распространённого способа считать разрыв есть проблемы, и предложила поправки. Поэтому разрыв одной модели не обязательно сопоставим с разрывом, посчитанным иначе.

У одного тела может быть несколько «возрастов». Исследование на UK Biobank построило модели для трёх систем мозга и семи систем тела и нашло, что органы стареют неравномерно. Одно число по одному органу — не «тот самый» биологический возраст.

Это инструменты исследований, а не анализ, который заказывают. В работах по КТ и рентгену использовались снимки, уже сделанные с другой целью, например для скрининга. Ни одно из исследований не предлагает делать снимок, чтобы узнать свой возраст, а авторы работы по КТ говорят это прямо.

Что делать с этим числом?

Если в заключении по снимку, в клинике или в приложении вам назвали возраст, оценённый по снимку или ЭКГ, относитесь к нему как к сигналу из исследований, а не как к диагнозу. Решения обычно меняет сама находка — например, кальциноз в артериях или состояние печени, — прочитанная вместе с давлением, липидами, глюкозой и историей болезни, и обсуждается это с врачом. Как вообще толкуют разрыв между биологическим и настоящим возрастом, мы разбирали в статье о разрыве между биологическим и хронологическим возрастом.

Источники

• Yu Q, Hanaoka S, Nomura Y et al. CT-based biological age as a biomarker of aging and age-related disease assessment. npj Aging. 2026. DOI 10.1038/s41514-026-00523-1

• Raghu VK et al. Deep learning to estimate biological age from chest radiographs. JACC Cardiovasc Imaging. 2021. PMID 33744131

• Attia ZI et al. Age and sex estimation using artificial intelligence from standard 12-lead ECGs. Circ Arrhythm Electrophysiol. 2019. PMID 31450977

• Ladejobi AO et al. The 12-lead electrocardiogram as a biomarker of biological age. Eur Heart J Digit Health. 2021. PMID 36713596

• Lima EM et al. Deep neural network-estimated electrocardiographic age as a mortality predictor. Nat Commun. 2021. PMID 34433816

• Zhu Z et al. Retinal age gap as a predictive biomarker for mortality risk. Br J Ophthalmol. 2023. PMID 35042683

• Cole JH et al. Brain age predicts mortality. Mol Psychiatry. 2018. PMID 28439103

• Pickhardt PJ et al. Automated CT biomarkers for opportunistic prediction of future cardiovascular events and mortality in an asymptomatic screening population. Lancet Digit Health. 2020. PMID 32864598

• Smith SM et al. Estimation of brain age delta from brain imaging. Neuroimage. 2019. PMID 31201988

• Tian YE et al. Heterogeneous aging across multiple organ systems and prediction of chronic disease and mortality. Nat Med. 2023. PMID 37024597