基于人工智能的方法来识别异常生命和健康的分子决定因素——国家老龄化研究所的跨学科研讨会
人工智能 (AI) 是一种强大的综合分析工具，已被开发用于分析来自多组学的不断增长的数据量。 这包括许多临床和研究任务，例如预测疾病风险或确定潜在的治疗目标。 人工智能有可能识别有助于人类健康和长寿的因素，并将这些因素转化为新的干预措施，以增强健康和寿命。 然而，这种潜力尚未实现。 衰老研究人员正在积累来自人类队列和模式生物的大规模数据。 因此，有机会应用人工智能技术来揭示调节健康的复杂生理过程。 使用新的数据挖掘技术可以揭示与健康老龄化和长寿命相关的分子机制，可以加快新疗法的发现。 2018 年 8 月，美国国家老龄化研究所召开了题为“人工智能在健康寿命和寿命决定因素研究中的贡献”的研讨会。 与衰老、癌症、心脏病学和计算科学/人工智能相关领域的专家参加了研讨会。 他们集思广益，探讨如何将 AI 用于分析来自人类研究、动物模型和比较生物学的大数据集。 本报告总结了研讨会上关于人工智能未来应用的讨论和建议，以提高我们对健康和寿命的理解。
衰老过程被描述为遗传、环境和生活方式因素的结果，物种之间甚至物种内部的健康和寿命差异很大（Newman 等人，2013 年；Partridge 等人，2018 年；Singh， et. al., 2019。超长寿命和健康寿命的极端表型的特点是存活时间超长（远超平均预期寿命）、与年龄相关的疾病延迟发作（80 岁之前）（Pignolo 2019），和/ 或与同龄人相比健康/功能良好（Perls，2000，2002；Kaeberlein 2018）。识别与异常健康和寿命相关的 SNP 关联可用于确定旨在促进人类健康老龄化的干预措施目标。
来源和详细信息：
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2019.00012/full