細胞の老化をAIで予測する

生物学的年齢（biological age: BA）は、 生きた年数に基づく暦年齢（chronological age: CA）とは異なり、組織や細胞の老化の程度から求められる。近年、BAを推定するために、様々な機械学習アルゴリズムが開発されている。

BAの推定は、生体の状態を示す物質であるバイオマーカーの測定に基づいて計算される。そのため、BAに顕著な影響を与えるバイオマーカーを特定し、その推定のための機械学習モデルを開発することは、健康的な老化の獲得に大きく貢献できると考えられる。

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イタリアの病院であるIRCCS NEUROMEDのAlessandro Gialluisiら研究者は、BA推定に使用される様々な機械学習を用いた手法に着目し、 これまでの知見をもとに、 今後大量のデータを扱うコホート研究へ適用される可能性を探った。

結果、どんな可能性を見出したのだろうか？続きを読んでみよう。

AIで未来を変える仲間：Alessandro Gialluisiについて
イタリアの病院IRCCS NEUROMEDの疫学・予防部門に所属する博士。専門分野はバイオインフォマティクス、集団遺伝学など。

１．バイオマーカーを用いた生物学的年齢の推定

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