38 Штучний інтелект відкриває нові можливості у сфері геронтології, пропонуючи персоналізовані підходи до подовження життя та покращення здоров’я за допомогою аналізу великих даних.
Сучасна геронтологія, наука, що вивчає механізми старіння, стикається зі зростаючим обсягом даних, які ускладнюють пошук ефективних і безпечних методів продовження життя. Дослідження, проведене вченими Національного університету Сінгапуру та Університетського медичного центру Ростока, демонструє потенціал штучного інтелекту (ШІ), зокрема великих мовних моделей (LLM), у трансформації аналізу таких даних. Результати опубліковані у журналі Ageing Research Reviews.
Ключові вимоги до ШІ-систем у геронтології
На основі аналізу наукових робіт дослідники сформулювали вісім критеріїв, необхідних для ефективного застосування ШІ у дослідженнях старіння:
- Точність результатів — перевірка відповідності даних реальним біологічним показникам.
- Корисність і повнота — оцінка безпеки та ефективності втручань.
- Інтерпретація результатів — зрозуміле пояснення висновків для клінічного застосування.
- Причинно-наслідковий аналіз — виявлення біологічних механізмів, що лежать в основі старіння.
- Комплексна оцінка — порівняння терапевтичної ефективності та токсичності методів.
- Міждисциплінарність — інтеграція даних із генетики, біохімії та клінічних досліджень.
- Відтворюваність — стандартизація методів для міжлабораторних порівнянь.
- Довгостроковий аналіз — використання даних, зібраних протягом тривалих періодів.
Практичне застосування: приклад рапаміцину
Для тестування ШІ-інструментів дослідники використали дані про рапаміцин — препарат, відомий потенціалом уповільнення старіння. ШІ не лише підтвердив його ефективність, але й виявив зв’язок між дозуванням, тривалістю прийому та побічними ефектами (наприклад, імуносупресією). За словами вчених, аналогічний аналіз «вручну» вимагав би місяців роботи.
Перспективи для персоналізованої медицини
Професор Брайан Кеннеді, співавтор дослідження, наголошує:
Серед ключових переваг технології:
- Оптимізація клінічних досліджень — передбачення результатів та визначення оптимальних груп пацієнтів.
- Персоналізовані рекомендації — аналіз генетичних, епігенетичних та екологічних факторів для формування стратегій довголіття.
- Розробка безпечних препаратів — ідентифікація токсичних ефектів на ранніх етапах досліджень.
Впровадження ШІ у геронтологію може значно прискорити перехід від узагальнених підходів до індивідуалізованих рішень. Однак, як зазначають дослідники, ключовим залишається питання якості даних та міждисциплінарної взаємодії. Подальші кроки включатимуть вдосконалення алгоритмів для роботи з неоднорідними джерелами інформації та залучення клініцистів до інтерпретації результатів.
