Qualquer banco de dados suficientemente grande de dados biológicos obtidos de indivíduos de diferentes idades pode ser usado para construir uma relógio envelhecido. Aprendizado de máquina abordagens podem ser usadas para encontrar combinações algorítmicas de medidas que, em média, mapeiem a idade cronológica, o risco de mortalidade ou uma referência semelhante na população estudada. Diz-se então que indivíduos com uma idade superior à idade cronológica apresentam envelhecimento acelerado. O grau em que esta abordagem realmente produz boas medidas da idade biológica, ou seja, a carga de danos e disfunções que causa eventual mortalidade, permanece aberto ao debate. Parece claro, a partir do trabalho realizado até à knowledge, que eventualmente surgirá alguma forma útil de avaliação consensual do envelhecimento, que será utilizada para acelerar o desenvolvimento de terapias capazes de reduzir essa medida de envelhecimento. idade biológica.
Novos relógios antigos são produzidos a um ritmo razoável, uma dúzia ou mais por ano neste momento, mesmo que muitos investigadores estejam pressionando por mais foco em apenas alguns relógios específicostentando forjar algum consenso para um relógio universalmente acordado para avaliar a idade biológica. O artigo de acesso aberto de hoje é um exemplo de mais um novo relógio. Aqui, os pesquisadores expandem trabalho publicado recentemente para descrever seu relógio metabolômico chamado MileAge, baseado em níveis de metabólitos derivados de amostras de sangue em uma população humana de estudo.
A crescente disponibilidade de moléculas moleculares de alta dimensão ômicas e neuroimagem dados, por exemplo, Metilação do DNA (DNAm) e ressonância magnéticapermitiu o desenvolvimento de envelhecimento biológico relógios. Esses relógios são normalmente desenvolvidos usando algoritmos estatísticos ou de aprendizado de máquina que identificam relações entre a idade cronológica e os dados moleculares. A diferença entre a idade prevista e a idade cronológica pode acompanhar os resultados de saúde. Os relógios de envelhecimento proporcionam uma visão mais holística da saúde de uma pessoa e são mais facilmente interpretáveis do que muitos marcadores moleculares individuais, uma vez que são expressos em unidades de anos.
Metabolômicao estudo de moléculas pequenas dentro de células, tecidos ou organismos, é cada vez mais incorporado na pesquisa sobre envelhecimento biológico. Metabólitos são os produtos finais do metabolismo, como quando o alimento é convertido em energia. Os primeiros estudos de metabolômica foram limitados a alguns metabólitos e pequenas amostras, mas os avanços tecnológicos permitiram o perfil em escala populacional de múltiplas vias moleculares. A quantificação de centenas ou milhares de metabólitos pode fornecer imagens detalhadas do estado fisiológico de um indivíduo. Os perfis metabolômicos podem prever muitas doenças incidentes comuns e risco de mortalidade.
Este estudo teve como objetivo avaliar algoritmos de aprendizado de máquina para o desenvolvimento de relógios de envelhecimento metabolômico de espectroscopia de ressonância magnética nuclear dados. O Biobanco do Reino Unido dados, incluindo 168 plasma metabólitos de até N = 225.212 adultos de meia-idade e idosos (idade média de 56,97 anos) foram usados para treinar e validar internamente 17 algoritmos. O delta da idade metabólica (MileAge), a diferença entre a idade prevista pelo metabólito e a idade cronológica, mostrou as associações mais fortes com marcadores de saúde e envelhecimento. Indivíduos com MileAge mais velho eram mais frágeis, tinham menor telômerostinham maior probabilidade de sofrer de doenças crónicas, classificavam a sua saúde como pior e apresentavam um maior risco de mortalidade por todas as causas (taxa de risco = 1,51). MileAge pode ser aplicado em pesquisas e pode ser usado em avaliações de saúde, estratificação de risco e monitoramento proativo de saúde.
