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Desarrollan aplicaciones relacionadas con biomarcadores basados en IA del envejecimiento y longevidad

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Hay dos tipos de edad: la edad cronológica, que es el número de años que uno ha vivido, y la edad biológica, que está influenciada por nuestros genes, estilo de vida, comportamiento, el medio ambiente y otros factores. La edad biológica es la medida superior de la edad verdadera y es la característica más relevante desde el punto de vista biológico, ya que se relaciona estrechamente con la mortalidad y el estado de salud. La búsqueda de predictores confiables de la edad biológica ha estado en curso durante varias décadas, y hasta hace poco, en gran medida sin éxito.

Ilustración de ADN humano y un ojo observando

El advenimiento de biomarcadores profundos de envejecimiento, longevidad y mortalidad presenta una gama de aplicaciones no obvias.

Desde 2016, el uso de técnicas de aprendizaje profundo para encontrar factores predictivos de la edad cronológica y biológica ha ido ganando popularidad en la comunidad de investigación que está envejeciendo.

Los avances en inteligencia artificial, combinados con la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, han llevado a un auge en el campo, aumentando la variedad de biomarcadores que podrían considerarse candidatos como posibles predictores de edad.

Un prometedor desarrollo considera que las múltiples combinaciones de estos predictores podría arrojar luz sobre el proceso de envejecimiento y proporcionar una mayor comprensión de lo que contribuye al envejecimiento saludable.

En el documento titulado “Deep Aging Clocks: The Emergence of AI-Based Biomarkers of Aging and Longevity” (Relojes de envejecimiento profundo: la aparición de biomarcadores de envejecimiento y longevidad basados ​​en la IA) en la publicación Cell Trends in Pharmacological Sciences, Polina Mamoshina, científica principal de Insilico Medicine, y Alex Zhavoronkov, fundador de Insilico Medicine, resumen los hallazgos actuales sobre los principales tipos de relojes de envejecimiento profundo y su amplia gama de aplicaciones en la industria farmacéutica.

Los humanos son muy buenos para adivinar la edad de cada uno usando imágenes, videos, voces e incluso olfateando. Las redes neuronales profundas pueden hacerlo mejor y ahora podemos interpretar qué factores son los más importantes. Muy a menudo cuando alguien parece mayor que su edad cronológica, están enfermos. Un médico capacitado puede adivinar el estado de salud de un paciente con solo mirarlo. En Insilico desarrollamos una amplia gama de biomarcadores profundos de envejecimiento que pueden ser utilizados por las compañías farmacéuticas y de seguros, así como por la comunidad de biotecnología de la longevidad. En este documento describimos el progreso reciente en este campo emergente y describimos una gama de aplicaciones no obvias“, dijo Alex Zhavoronkov, Ph.D, Fundador y CEO de Insilico Medicine.

Los relojes de envejecimiento biológico profundo se pueden utilizar para el control de calidad de los datos, la identificación de objetivos biológicos e incluso la evaluación de la relevancia biológica y el valor de diversos tipos de datos y combinaciones. La perspectiva reciente sobre el valor de los datos humanos apareció recientemente en Cell Trends in Molecular Medicine.

Los biomarcadores profundos del envejecimiento desarrollados utilizando una variedad de tipos de datos de envejecimiento están avanzando rápidamente en la industria de la biotecnología de la longevidad. El rápido crecimiento de la capacidad de vida de los biomarcadores del envejecimiento para mejorar la salud humana, prevenir enfermedades asociadas con la edad y extender la vida saludable de la adquisición de datos y los avances recientes en la IA. Tienen un gran potencial para cambiar no solo la investigación sobre el envejecimiento, sino también la salud en general“, dijo Polina Mamoshina, científica principal de Insilico Medicine.

Referencias

  1. ; Deep Aging Clocks: The Emergence of AI-Based Biomarkers of Aging and Longevity; Trends in Pharmacological Sciences; Fecha de publicación 03/07/2019; DOI: 10.1016/j.tips.2019.05.004; Disponible en el URL : ; Consultado el 04/07/2019
Crédito de la imagen © Depositphotos.com/paulistano


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