Gépi tanulás az öregedés- és megfiatalodás biológiában
Az emberi öregedés lassítása illetve a potenciális megfiatalító kezelések forradalmasíthatják az orvostudományt. Bár az utóbbi években ígéretes kezelések bukkantak fel modellállatokban és emberben, a nagy áttöréshez jobban meg kellene értenünk öregedés molekuláris alapjait. A gépi tanulásnak (különösképpen a molekuláris öregedés óráknak) nagy szerepe van mind az öregedési folyamat jobb megértésében mind a potenciális öregedés lassító és megfiatalító kezelések validálásában.
Az előadásban néhány friss eredményt szeretnék bemutatni, amelyeket gépi tanulás alkalmazásával értem el az öregedés- és megfiatalodás biológiában. Ilyen például egy megfiatalodási esemény feltárása embrionális korban és az öregedés kezdeti időpontjának meghatározása (Kerepesi et al. 2021. Science Advances), illetve a demográfiailag nem öregedő csupasz turkáló epigenetikai öregedésének kimutatása és elemzése (Kerepesi et al. 2022. Nature Communications).