आपकी जैविक उम्र झूठ बोल सकती है

एक एल्गोरिद्म आपकी आँख के पिछले हिस्से की तस्वीर देखकर आपकी उम्र का अनुमान लगाता है। अगर वह 60 बताए जबकि आप 55 के हैं, तो पाँच साल के इस “उम्र अंतर” को इस संकेत के रूप में पढ़ा जाता है कि आपका शरीर जितना होना चाहिए उससे तेज़ी से बूढ़ा हो रहा है। ऐसे जैविक बुढ़ापा सूचक (biological ageing markers), या “एजिंग क्लॉक”, अब आँख, मस्तिष्क, छाती, पेट और खून के लिए मौजूद हैं, और कई अध्ययनों ने बड़े उम्र अंतर को बीमारी और मृत्यु से जोड़ा है।

यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन और मूरफ़ील्ड्स आई हॉस्पिटल के नेतृत्व में 55 शोधकर्ताओं के एक अध्ययन ने इन क्लॉक को पढ़ने के तरीके में एक खामी पाई है।

पाँच क्लॉक, पाँच समूह

टीम ने पाँच सूचक बनाए या इस्तेमाल किए:

• Retinal Age, आँख के पिछले हिस्से की तस्वीरों से (लंदन के 12,141 मरीज़ों की 65,360 तस्वीरें);
• Chest Age, छाती के एक्स-रे से (21,733 तस्वीरें);
• Abdominal Age, पेट के CT स्कैन से (4,984 स्कैन);
• Brain Age, मस्तिष्क के MRI से (808 लोगों के 1,454 स्कैन);
• PhenoAge, एक प्रकाशित सूत्र जो उम्र को खून की नौ नियमित जाँचों के साथ जोड़ता है (UK Biobank के 41,512 प्रतिभागी)।

अंगों पर आधारित चारों क्लॉक डीप-लर्निंग मॉडल हैं, जिन्हें केवल उन लोगों पर प्रशिक्षित किया गया जिनमें कोई बीमारी दर्ज नहीं थी, और फिर स्वस्थ और बीमार लोगों के मिश्रण पर परखा गया। पहले के अध्ययनों की तरह, पाँचों ने दिखाया कि बड़ा उम्र अंतर खराब स्वास्थ्य के साथ जुड़ा होता है — औसतन, पूरे समूह के स्तर पर।

बीच की ओर एक खिंचाव

इस तरह का हर सांख्यिकीय मॉडल माध्य की ओर प्रतिगमन (regression to the mean) से प्रभावित होता है: उसके अनुमान प्रशिक्षण डेटा की औसत उम्र की ओर खिंच जाते हैं। युवा लोग अपनी उम्र से थोड़े बड़े दिखते हैं, बुज़ुर्ग थोड़े छोटे। यह बात पहले से ज्ञात थी, और इसके सुधार भी मौजूद हैं।

टीम ने जो पाया वह यह है कि यह खिंचाव सबके लिए एक जैसा नहीं है। अंगों पर आधारित चारों क्लॉक में, उम्र बढ़ने के साथ उम्र अंतर स्वस्थ लोगों की तुलना में बीमार लोगों में तेज़ी से घटा। उदाहरण के लिए, Retinal Age में बीमार समूह में उम्र के हर साल पर अंतर 0.31 साल घटा, जबकि स्वस्थ समूह में 0.18 साल। लेखक इसे विभेदक माध्य-प्रतिगमन (differential regression to the mean) कहते हैं। उनकी व्याख्या: स्वस्थ लोगों पर प्रशिक्षित मॉडल के लिए बीमारी के लक्षण किसी तस्वीर को पढ़ना कठिन बना देते हैं, इसलिए उसका अनुमान औसत की ओर ज़्यादा ज़ोर से खिंचता है।

एक संबंध जो धुंधला पड़ता है — या उलट जाता है

इसका असर तब दिखता है जब डेटा को उम्र के हिसाब से बाँटा जाता है। Retinal Age में, 50 साल से कम उम्र में उम्र अंतर का हर अतिरिक्त साल बीमार होने की संभावना (odds) को 11% बढ़ाता था, लेकिन 80 और उससे ऊपर यह संबंध गायब हो गया। Chest Age में यह 40 से कम उम्र में सकारात्मक था, 40 से 70 के बीच अनुपस्थित, और 70 के बाद उलट गया: तब “ज़्यादा उम्रदराज़ दिखने वाला” छाती का एक्स-रे थोड़ा बेहतर स्वास्थ्य से जुड़ा था। Abdominal Age में भी इसी तरह धुंधला पड़ने का पैटर्न दिखा।

Brain Age अपवाद था: हर उम्र में संबंध सकारात्मक बना रहा। समूहों के बीच का अंतर और मानों का फैलाव, दोनों एक साथ घटे, इसलिए उनका अनुपात स्थिर रहा। लेखकों का निष्कर्ष है कि विभेदक माध्य-प्रतिगमन तस्वीर को विकृत कर सकता है, लेकिन हमेशा नहीं करता।

कोई आसान इलाज नहीं

शोधकर्ताओं ने Retinal Age पर सामान्य उपाय आज़माए। उम्र अंतर को दोबारा कैलिब्रेट करने से स्वस्थ लोगों का रुझान सपाट हो गया, लेकिन बीमार समूह का रुझान बना रहा। उम्रों के पूरी तरह संतुलित वितरण पर मॉडल को दोबारा प्रशिक्षित करने से पूर्वाग्रह थोड़ा बढ़ गया। अंगों पर आधारित बाकी तीनों क्लॉक में भी यही हुआ। खून पर आधारित PhenoAge, जो कालानुक्रमिक उम्र का अनुमान लगाने के बजाय उसे सीधे इनपुट के रूप में लेता है, में ऐसा कोई पूर्वाग्रह नहीं दिखा।

एक व्यक्ति एक समूह नहीं है

सबसे चौंकाने वाला परीक्षण व्यक्तियों की तुलना करता है। हर आयु वर्ग के भीतर, टीम ने हर स्वस्थ व्यक्ति की हर बीमार व्यक्ति के साथ जोड़ी बनाई। हर क्लॉक और हर आयु वर्ग में, कम से कम एक चौथाई जोड़ियों में स्वस्थ व्यक्ति का उम्र अंतर बड़ा था। 80 और उससे ऊपर की उम्र में Retinal Age के लिए ऐसा 59% जोड़ियों में हुआ — यानी उलटे की तुलना में ज़्यादा बार। कुछ स्वस्थ मरीज़ उसी उम्र के किसी बीमार मरीज़ से 8.8 से 16.4 साल “बड़े” दिखे। PhenoAge ने भी 39 से 41% जोड़ियों में क्रम गलत बताया।

क्लॉक को उम्र के हिसाब से पढ़ें

लेखक माँग करते हैं कि संबंधों को पूरे समूह के बजाय आयु वर्गों के भीतर दर्ज किया जाए, और सुझाव देते हैं कि मॉडलों में उम्र और उम्र अंतर का एक इंटरैक्शन पद जोड़ा जाए — रेटिना के डेटा पर इसने सबसे बुज़ुर्ग समूह में खोए हुए प्रदर्शन का अधिकांश हिस्सा वापस पा लिया। उनके अध्ययन की सीमाएँ हैं: “स्वस्थ” का अर्थ केवल इतना है कि कोई बीमारी दर्ज नहीं है, हर क्लॉक को एक ही समूह पर परखा गया, और विश्लेषण अनुप्रस्थ (cross-sectional) हैं। फिर भी उनका निष्कर्ष साफ़ है: इनमें से कोई भी क्लॉक अभी अकेले यह नहीं बता सकती कि कोई एक व्यक्ति कितना स्वस्थ है।