माइक्रोबायोम आयु

यह मार्कर आपकी आंतों की जीवाणु संरचना के आधार पर आपकी आंतों की जैविक आयु की गणना करने के लिए तुलनात्मक एल्गोरिदम का उपयोग करता है। जिस तरह आपकी त्वचा या आपका दिल आपकी कालानुक्रमिक आयु की तुलना में तेज़ी से या धीरे-धीरे बूढ़े हो सकते हैं, उसी तरह आपके आंतों के पारिस्थितिकी तंत्र की अपनी जैविक घड़ी होती है। एक "युवा" माइक्रोबायोम को अधिक लचीलापन और चयापचय स्वास्थ्य से जोड़ा जाता है, जबकि तेजी से उम्र बढ़ने सूजन या स्वास्थ्य में गिरावट का प्रारंभिक संकेत हो सकता है।

जन्म से लेकर बुढ़ापे तक, हमारा माइक्रोबायोम एक अनुमानित विकास पथ का अनुसरण करता है। शैशवावस्था में,बिफिडोबैक्टीरिया का प्रभुत्व होता है; वयस्कता में, विविधता अपने उच्चतम शिखर पर पहुँचती है; और बुढ़ापे में, यह विविधता ढहने लगती है, जिससे सूजन पैदा करने वाले बैक्टीरिया बढ़ जाते हैं।

यह विश्लेषण आपके माइक्रोबियल प्रोफाइल की तुलना सभी उम्र के हजारों स्वस्थ लोगों के डेटाबेस से करता है। परिणाम आपको बताता है कि आपकी पारिस्थितिकी तंत्र उस समय-सीमा में कहाँ स्थित है:

• माइक्रोबायोम आयु < वास्तविक आयु: आम तौर पर सकारात्मक। यह दर्शाता है कि आप एक युवा व्यक्ति की विशिष्ट विविधता और कार्यक्षमता बनाए रखते हैं।
• माइक्रोबायोम आयु > वास्तविक आयु: आंतों की "असमय बुढ़ापे" का सुझाव देता है, जो अक्सर खराब आहार, पुराने तनाव या दवाओं के बार-बार उपयोग के कारण होता है।

आपके माइक्रोबायोम की आयु आपकी समग्र जीवन शक्ति और संभावित दीर्घायु का एक शक्तिशाली संकेतक है:

• लचीलापन और पुनर्प्राप्ति: एक "युवा" माइक्रोबायोम में उच्च प्लास्टिसिटी होती है; यह एंटीबायोटिक चक्र या संक्रमण के बाद जल्दी ठीक हो जाता है। एक वृद्ध प्रोफ़ाइल अधिक नाजुक होती है और व्यवधान के बाद क्रोनिक डिसबायोसिस की स्थिति में बने रहने की अधिक संभावना होती है।
• सूजन ("सूजन"): माइक्रोबायोम की तेज उम्र बढ़ने का संबंध सूजन (आयु से जुड़ी निम्न-श्रेणी की पुरानी सूजन) की घटना से है। यह ब्यूटिरेट-उत्पादक बैक्टीरिया के नुकसान और अवसरवादी बैक्टीरिया (प्रोटीओबैक्टीरिया) की वृद्धि के रूप में प्रकट होता है।
• स्वस्थ दीर्घायु: स्वस्थ शताब्दी वर्ष के अध्ययनों से पता चलता है कि, दिलचस्प बात यह है कि, वे नाजुक बुजुर्गों से भिन्न माइक्रोबायोम बनाए रखते हैं, जो युवा वयस्कों की अधिक कार्यात्मक विशेषताओं को बनाए रखते हैं।

आपका लक्ष्य समय से पहले बुढ़ापे से जुड़ी गिरावट से बचते हुए, अपनी "आंत की उम्र" को स्थिर रखना है।

माइक्रोबायोम आयु का निर्धारण मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से रिग्रेशन एल्गोरिदम जैसे रैंडम फ़ॉरेस्ट या डीप न्यूरल नेटवर्क्स का उपयोग करके किया जाता है। मॉडल को आयु-स्तरीकृत स्वस्थ नियंत्रण सहभागियों से प्राप्त बड़े पैमाने पर मेटagenomic अनुक्रमण डेटासेट के साथ प्रशिक्षित किया गया है। एल्गोरिथम "आयु-हस्ताक्षर" (age-signatures) की पहचान करता है: प्रजातियों और चयापचय कार्यों के विशिष्ट संयोजन जो समय के साथ रैखिक या गैर-रैखिक रूप से बदलते हैं। आपके नमूने के विश्लेषण के दौरान, मॉडल आपकी जैविक आयु की भविष्यवाणी करने के लिए आपके टैक्सोनॉमिक प्रोफ़ाइल को इस संदर्भ वक्र पर प्रोजेक्ट करता है। आपकी कालानुक्रमिक आयु और अनुमानित आयु के बीच के विचलन को जैविक उम्र बढ़ने के त्वरण या मंदी के संकेतक के रूप में रिपोर्ट किया जाता है।