Биологическое старение: машинное обучение оценило возраст по активности генов
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи Института Солка выявили связанные с возрастом паттерны активности генов в клетках кожи и использовали их для оценки биологического возраста. Модель машинного обучения анализировала РНК фибробластов кожи, полученных от 133 человек в возрасте от одного года до 94 лет, и предсказывала возраст с погрешностью до четырех лет.
При проверке метода на данных десяти детей с прогерией в возрасте от двух до восьми лет оценка превышала фактический возраст на 10 лет. Результаты исследования опубликованы в журнале Genome Biology. По словам Сакета Навлакхи, дальнейшее развитие метода может помочь выявлять ускоренное старение и определять, когда оно начинается; это потенциально позволит раньше принимать меры для людей из группы риска.
Главное
- Модель машинного обучения анализировала РНК фибробластов кожи 133 человек в возрасте от одного года до 94 лет.
- Оценка возраста по генетическим паттернам имела погрешность до четырех лет.
- При проверке на данных десяти детей с прогерией оценка возраста превышала фактический возраст на 10 лет.
- Исследование опубликовано в журнале Genome Biology.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация