Учёные Европейского университета Валенсии и Стэнфордской медицинской школы провели масштабный анализ более 460 000 научных публикаций о старении, выявив ключевые тенденции и наименее изученные направления. Результаты исследования представлены в журнале Aging-US.
С помощью методов искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка и машинное обучение, исследователи проанализировали работы с 1925 по 2023 год. Авторы выделили тематические кластеры, демонстрирующие эволюцию научных интересов в геронтологии.
Исследование показало чёткий сдвиг от фундаментальных клеточных исследований к клинической тематике, особенно к возрастным заболеваниям вроде болезни Альцгеймера и деменции. Наблюдаются две основные ветви исследований:
Фундаментальные исследования концентрируются на клеточных процессах: окислительном стрессе, укорочении теломер и митохондриальной дисфункции.
Клинические исследования посвящены гериатрии, здоровью пожилых людей и нейродегенеративным заболеваниям.
Выявлены перспективные, но малоизученные направления: роль аутофагии в клеточном обновлении, биология РНК и влияние нутриентов. Особенно слабо исследованы связи эпигенетики с аутофагией и механизмы митохондриальной дисфункции.
Авторы подчёркивают, что применение ИИ позволило создать историческую карту исследований старения и определить области, требующие междисциплинарного подхода. Эти данные откроют путь к более целостному изучению старения и возрастных болезней.
Напомним, что ранее OpenAI и Retro Biosciences представили ИИ-модель для разработки антивозрастных препаратов.