あなたの生物学的年齢は嘘をついているかもしれない
あるアルゴリズムが、あなたの目の奥の写真を見て年齢を推定する。あなたが55歳なのに60歳と判定すれば、その5年の「年齢ギャップ」は、体が本来より速く老化している兆候と解釈される。こうした生物学的老化マーカー、いわゆる「老化時計」は、いまや目、脳、胸部、腹部、血液について存在し、年齢ギャップが大きいほど病気や死亡と関連するという研究も出ている。
ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンとムーアフィールズ眼科病院が率いる55人の研究者による研究が、こうした時計の読み方に欠陥があることを明らかにした。
5つの時計、5つのコホート
チームは5つのマーカーを構築または利用した。
- 網膜年齢(Retinal Age):目の奥の写真から推定(ロンドンの患者12,141人の画像65,360枚)
- 胸部年齢(Chest Age):胸部X線写真から推定(画像21,733枚)
- 腹部年齢(Abdominal Age):腹部CTスキャンから推定(スキャン4,984件)
- 脳年齢(Brain Age):脳MRIから推定(808人のスキャン1,454件)
- PhenoAge:年齢と9項目の一般的な血液検査を組み合わせた既発表の計算式(UKバイオバンク参加者41,512人)
4つの臓器時計は、病気の記録がない人だけで訓練された深層学習モデルで、その後、健康な人と病気の人が混在する集団で検証された。これまでの研究と同様に、5つすべてで、年齢ギャップが大きいほど健康状態が悪いという結果が出た。ただしそれは、コホート全体での平均としての話である。
中央への引き寄せ
この種の統計モデルはどれも平均への回帰を免れない。推定値は、訓練データの平均年齢のほうへ引き寄せられるのだ。若い人は実際より少し年上に、高齢者は少し若く見える。これは既知のことで、補正法も存在する。
チームが見出したのは、この引き寄せが全員に等しく働くわけではないということだ。4つの臓器時計すべてで、年齢ギャップは年齢とともに縮むが、その縮み方は健康な人より病気の人のほうが速かった。たとえば網膜年齢では、ギャップは病気群で年齢1歳あたり0.31年縮んだのに対し、健康群では0.18年だった。著者らはこれを差異的な平均への回帰(differential regression to the mean)と呼ぶ。彼らの説明はこうだ。健康な人で訓練されたモデルにとって、病気の兆候は画像を読み取りにくくするため、推定値が平均のほうへより強く引き寄せられる。
薄れる、あるいは逆転する関連
その影響は、データを年齢別に分けたときに現れる。網膜年齢では、50歳未満では年齢ギャップが1年増えるごとに病気である確率(オッズ)が11%上がったが、80歳以上ではこの関連が消えた。胸部年齢では、40歳未満では正の関連、40〜70歳では関連なし、そして70歳を過ぎると逆転した。「年上に見える」胸部X線は、そこではむしろわずかに良い健康状態と結びついていたのだ。腹部年齢も同じように関連が薄れるパターンをたどった。
例外は脳年齢で、関連はどの年齢でも正のままだった。群間の差と値のばらつきがそろって縮んだため、その比は一定に保たれた。差異的な平均への回帰は全体像を歪めることがあるが、常にそうなるわけではない、と著者らは結論づけている。
簡単な解決策はない
研究者らは網膜年齢に対して通常の対処法を試した。年齢ギャップを再較正すると、健康な人の傾向は平らになったが、病気群の傾向はそのまま残った。完全に均等な年齢分布でモデルを再訓練すると、偏りはわずかに大きくなった。ほかの3つの臓器時計でも同じだった。血液ベースのPhenoAgeは、暦年齢を推定するのではなく直接の入力として使うため、このような偏りは見られなかった。
1人の人間はコホートではない
最も印象的なのは、個人どうしを比べる検証だ。各年齢層の中で、チームは健康な人一人ひとりを病気の人一人ひとりと組にした。すべての時計、すべての年齢層で、少なくともペアの4分の1では、健康な人のほうが年齢ギャップが大きかった。80歳以上の網膜年齢では、それが**59%**のペアで起こった。つまり半分以上である。一部の健康な患者は、同じ年齢の病気の患者より8.8〜16.4歳「年上」に見えた。PhenoAgeでさえ、ペアの39〜41%で順序を取り違えた。
時計は年齢別に読む
著者らは、関連をコホート全体ではなく年齢層ごとに報告するよう求め、モデルに「年齢×年齢ギャップ」の交互作用項を加えることを提案している。網膜データでは、これによって最高齢群で失われた性能の大部分が回復した。この研究には限界もある。「健康」とは病気の記録がないという意味にすぎず、各時計は単一のコホートでしか検証されておらず、分析は横断的なものだ。それでも結論ははっきりしている。これらの時計のどれも、まだ単独では、特定の1人がどれほど健康かを判定できない。