Как определить биологический возраст по молекулярным данным
Создание «часов старения» — тема с историей. Первые поколения часов «предсказывали» лишь хронологический возраст, не отражая биологический. Часы третьего поколения, обученные на многолетних данных о здоровье, когнитивных функциях и физиологии, точно выявляют эффекты от изменений образа жизни или терапии. Однако они фокусируются на корреляциях, а не на причинах старения, и их интерпретация сложна.
Новые ИИ-модели, такие как «большие модели здоровья», анализируют огромные массивы данных, прогнозируя последовательность событий: от атеросклероза к инсульту. Примеры — BEHRT, Life2Vec и Delphi-2M — дают точные прогнозы здоровья и даже социально-экономического статуса. Эти инструменты перспективнее часов старения для практической медицины и понимания траекторий здоровья.
Приблизят ли они нас к пониманию фундаментальных механизмов старения и управлению ими? Порассуждать на эту тему на «ИТМ ИИ» можно будет с доцентом Сколковского института науки и технологий Екатериной Храмеевой в рамках панельной дискуссии «Клиническая биоинформатика: вызовы и возможности» в первый день конференции.
