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バイオマーカーと機械的学習は、私たちが実際の年齢からどれだけ年をとっているかを明らかにしています

私たちの年齢は、アイデンティティによって書かれているものだけでなく、私たちの体が反映しているものであるという考えは、ますます科学的な体重を増やすことです。 SO -Called 老化時計、または「老化時計」は、私たちの生物学的年齢を測定し、平均よりも速いか遅いかを示すツールです。彼らの作業方法は、バイオマーカーと機械学習の力を組み合わせて、健康と長寿の研究に新しい分野を作り出します。 コアでは、これらの「時計」はに基づいています 機械学習モデル。これらのモデルは、大規模なデータセット内のパターンを認識して予測する統計ツールにすぎません。使用される手法は頻繁に逆流と呼ばれます。簡単に言えば、予測に影響を与えるすべての要因には「重量」が与えられ、より重要な要因になるほど、その重量が大きくなります。たとえば、肺がんの可能性を予測するモデルでは、喫煙歴はラドンへの暴露よりも重要です。これは、病気に直接関係しているためです。 それぞれ、 老化時計 それらは、バイオマーカーからの数千のデータ、つまり生物学的プロセスを反映する特定の物質の測定で訓練されています。バイオマーカーはしばしば血液中に見られ、各臓器を通過し、可能性のある誤動作や疾患の兆候を伝達します。したがって、血液分析は身体の内部状態の「窓」です。たとえば、C反応性タンパク質（CRP）または白血球のレベルの上昇は、おそらく感染による免疫系が作用していることを示しています。 機械学習モデルは、バイオマーカーだけでなく、実際の年齢と状態を調べることもあります 健康 研究に関与している人々の。このようにして、システムは標準を識別し、新しい情報を解釈できるルールの「辞書」を作成します。したがって、たとえ年齢を知らなくても、測定に基づいて生物学的状態に感謝することができます。 最初の波 老化時計 これは、エピジェネティックであり、より具体的にはDNAメチル化に基づいていました。メチル基は、DNAの特定の部分に付着し、遺伝子が活性であるかどうかに影響する分子です。時間が経つにつれて、メチル化基準は変化し、比較的予測可能な軌道に続くようです。これらの基準を分析することにより、エピジェネティックな時計は人の生物学的年齢を評価できます。 「年齢ギャップ」または「デルタ」とも呼ばれる実生年齢と生物学的年齢の違いは、体が平均よりも古くなっているのか、それとも遅くなっているのかを示しています。 雑誌に掲載された最近の研究 エピゲノミクス 彼はそのような時計の4つの「世代」を提示しました。 または 第一世代 メチル化に限定されており、年齢の差を単純に計算できます。それは、誰かが彼らの年齢にどれだけ「旅行」したかを示す走行距離のようなものでした。 または 第二世代 死亡率と病気に関連するデータを追加し、早期死亡または心臓病、癌、アルツハイマーなどの疾患の発症のリスクの予測を提供します。例は、肝臓、腎臓、代謝、免疫の指標を利用するフェノージュです。 または 第三世代 より動的なレベルに渡されました。彼は、どれだけ大きくても小さいと思われるだけでなく、どの速度でも測定しました。初版は「石油」として機能しましたが、若い人たちは「スピードメーター」のように見え、老化の重要な段階にどれだけ速く近づいているかを示しています。このカテゴリでは、彼らは属します Dunedinpace そして Dunedinpacni。 または 第4世代 さらに進みます。予測には十分ではありませんが、老化のメカニズムを明らかにしようとします。通常の体の損傷に直接関与していると考えられるメチル化の特定のポイントを分析します。メソッドを介して メンデルのランダム化、原因を結果と区別して、メチル化の変化が老化の要因または結果であるかどうかを確認しようとします。これらの調査が確認された場合、診断に限定されないが、老化プロセス自体の根本を目指している介入への道を開きます。 老化時計の開発は、医療予防とパーソナライズされたケアのための新しいツールでもあります。正確で広く利用できるようになった場合、彼らはタイムリーな警告メカニズムとして機能することができ、医師と患者が最初の症状が発生するずっと前にリスクを特定するのを助けます。 いずれにせよ、これらの「時計」によって提起された質問はエキサイティングです。私たちの体は本当に何歳ですか？答えは、私たちが健康、老化、そしておそらく医学の未来を知覚する方法を変えることができます。[via] #バイオマーカーと機械的学習は私たちが実際の年齢からどれだけ年をとっているかを明らかにしています