
Уважаемый коллега, в этом обзоре авторы подводят итог эволюции клинических часов старения: от эпигенетических маркеров к интеграции мульти-омиксных данных, включая транскриптомику, протеомику, метаболомику и микробиом. Использование искусственного интеллекта, в частности ансамблевого и глубокого обучения, позволило повысить точность, интерпретируемость и обобщаемость таких моделей, что открывает путь к их применению в превентивной медицине и мониторинге вмешательств, направленных на замедление возраст-ассоциированных заболеваний. Ключевой вывод: переход от простого анализа метилирования ДНК к мульти-омной интеграции на больших данных создает основу для понимания механизмов старения и разработки клинических стратегий здорового долголетия. (Эволюция клинических часов старения: от эпигенетики к мульти-омиксной интеграции)
The Evolving Landscape of Clinical Aging Clocks: From Epigenetic to Multi-Omics Integration.
Публикация относится к категории «ТКМ / Общее».
Оригинал опубликован на pubmed.ncbi.nlm.nih.gov: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42304052/
Информация предоставлена в образовательных целях. Не является медицинской рекомендацией.