Ученые впервые сравнили инструменты по подсчету биологического возраста человека |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-03-08 12:12 Команда исследователей AIRI и Сколтеха представила первую в мире открытую платформу для объективного сравнения алгоритмов выявления биологического возраста — так называемых «часов старения». Работа объединяет крупнейший в мире открытый набор данных по метилированию ДНК, стандартизированную методологию оценки и результаты тестирования ведущих мировых моделей. Биологический возраст — это интегральная метрика здоровья человека, которая может отличаться от паспортного возраста. Если биологический возраст выше хронологического, это указывает на повышенные риски заболеваний и смертности. Сегодня такие метрики рассчитываются с помощью различных моделей, основанных на данных эпигенетики, транскриптомики, анализов крови и других источников. Однако до сих пор в науке не существовало единого эталона для их сравнения. Авторы работы собрали более 17 000 образцов метилирования ДНК из 104 исследований, охватывающих 19 предполагаемых состояний, ускоряющих старение, унифицировали данные и создали основу для систематической оценки алгоритмов. В исследовании были протестированы 13 наиболее популярных моделей «часов старения», включая разработки ведущих лабораторий США и Европы. По итогам сравнений лучшей моделью признан PhenoAgeвторого поколения, созданный под руководством профессора Йельского университета Морган Левин (YaleUniversity, Altos Labs), второе место заняла модель GrimAge, созданная под руководством Стива Хорвата (University of California, Altos Labs). Биологические часы могут использоваться для оценки эффективности новых препаратов в омоложении организма (например, метформина или семаглутида), кластеризации пациентов по рискам и мониторинга здоровья в клинических исследованиях, а также изучения фундаментальных механизмов старения. Кроме того, подобные алгоритмы используются в носимых устройствах и медицинских гаджетах, позволяющих получать оценку здоровья в формате «health index» или «биологического возраста». Платформа и собранный датасет распространяются в формате open source (лицензия Creative Commons), что позволяет любому исследователю использовать и дорабатывать инструменты. «Мы создали первую в мире открытую платформу для сравнения калькуляторов биологического возраста. Теперь ученые и компании по всему миру могут объективно выбирать и улучшать алгоритмы, а значит, мы приблизились к тому, чтобы биологический возраст стал реальным инструментом медицины будущего», — подчеркнул Дмитрий Крюков, руководитель группы исследования биомаркеров лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI, м.н.с. Центра молекулярной и клеточной биологии Сколтеха «Это первый подобный бенчмарк, открыто приглашающий специалистов по data science в исследование факторов здорового долголетия, которые ранее изучались лишь молекулярными биологами и биоинформатиками. Становится очевидным, что метилирование ДНК рано или поздно станет тем самым единым анализом для систем здравоохранения, который будет качественно и количественно оценивать общее состояние здоровья человека сразу по всем нозологиям. Чтобы такой анализ стал доступным, требуется продолжать сбор локальных данных и налаживать систему обмена ими между научным сообществом медиков и ИИ-специалистов», — отметил руководитель лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI и руководитель лаборатории вычислительных методов формирования изображений Центра ИИ Сколтеха Дмитрий Дылов. Код доступен на GitHub по ссылке, набор данных на HuggingFace, ссылка на научную статью, посвященную разработке бенчмарка. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|