Взломать время: ученые МГУ и Гарварда создали универсальный инструмент оценки биологического возраста
Международный коллектив, в который вошли исследователи из МГУ и Гарварда, разработал принципиально новые транскриптомные «часы старения» (tAge). Эта математическая модель анализирует уровень экспрессии генов и позволяет измерять биологический возраст, а также точно предсказывать риск развития возрастных заболеваний у млекопитающих.
Мировая наука оказалась ближе к разгадке того, как работает механизм старения. Международная группа исследователей, в которую вошли специалисты МГУ имени М.В. Ломоносова, НИИ физико-химической биологии имени А.Н. Белозерского и Гарвардской школы медицины, представила революционный биоинформатический инструмент: универсальные транскриптомные часы tAge. Работа, получившая высокую оценку научного сообщества, опубликована в журнале Nature.
Что такое «часы старения» и можно ли их остановить
В биологии старения важную роль играют так называемые «часы старения», которые могут быть выражены через сложные математические модели. Эти модели по биомаркерам (например, на основе информации о химических метках в ДНК, данным о физической активности, анализу крови или даже по внешнему виду человека) способны с определённой погрешностью выявлять хронологический, то есть «календарный» возраст организма.
Исследователям удалось совершить двойное открытие: они не только выявили ключевые гены-маркеры, выступающие универсальными индикаторами старения, но и сгруппировали их в кластеры с синхронной динамикой активности. Оказалось, что многие из этих генетических модулей тесно взаимосвязаны на функциональном уровне. Подобная систематизация открывает прямой путь к обнаружению так называемых «мастер-регуляторов» – главных биологических «рубильников», которые управляют конкретными механизмами увядания, а также программами адаптации организма и его сопротивления возрастным изменениям.
Масштаб данных и триумф биоинформатики
Ключевое преимущество tAge состоит в их универсальности и масштабе обучающей выборки. Модель машинного обучения была натренирована на массиве данных, включающем более 11 тысяч образцов, 25 типов тканей и органов у четырех видов млекопитающих. Причём часть этих образцов имела отношение к животным с искусственно изменённой продолжительностью жизни, благодаря чему часы tAge улавливают тонкие изменения, связанные со здоровьем, болезнями и действием потенциальных геропротекторов.
Для российской ИТ-отрасли это событие имеет особое значение. Оно наглядно демонстрирует, что на стыке ИТ, искусственного интеллекта и геномных технологий рождаются конкурентоспособные продукты мирового уровня. Программная модель здесь выступает не просто как вспомогательный скрипт, а как самостоятельный, высокотехнологичный научный продукт, способный обрабатывать колоссальные массивы больших биомедицинских данных.
От лаборатории к профилактической медицине
tAge – это не экспресс-тест из аптеки и не «предсказатель даты смерти». Но этот мощный аналитический инструмент в перспективе трансформирует профилактическую медицину.
В 2026 году биологический возраст уже начинает входить в практическую повестку здравоохранения. В российских центрах здоровья внедряются скрининги, когда при превышении биологического возраста над хронологическим более чем на пять лет врачи начинают поиск причин преждевременного старения. tAge позволит сделать эту оценку ювелирно точной: оценивать риски возраст-ассоциированных заболеваний, мониторить эффективность терапии и даже корректировать образ жизни.
Это полностью отвечает государственной повестке: к 2030 году российским профильным ведомствам поручено организовать не менее четырех масштабных исследований по определению биологического возраста и профилактике хронических болезней.
Четыре вектора развития
Внедрение технологии будет идти по нескольким трекам. Во-первых, это фундаментальные исследования. tAge позволяют измерять влияние разных факторов на конкретные «модули» старения: например, как ограничение калорий влияет на метаболические пути, а хронические болезни – на воспалительные.
Во-вторых, фармацевтика. Часы станут идеальным инструментом для поиска и тестирования геропротекторов, а также для контроля безопасности при искусственном запуске «омолаживающих» программ, чтобы избежать риска онкологии.
В-третьих, развитие цифровых сервисов. Уже создано веб-приложение TACO, позволяющее исследователям самостоятельно рассчитывать биологический возраст своих образцов.
Однако научное сообщество сохраняет здоровый скептицизм. Как ранее отмечали исследователи Сколтеха, существующие часы старения могут давать высокую погрешность при оценке клеточного омоложения, особенно после радикального перепрограммирования, если модель применяется вне зоны своих обучающих данных. Поэтому tAge – это биомаркер, требующий дальнейшей валидации на разных популяциях.
Ретроспектива и взгляд в будущее
Разработка tAge стала закономерным итогом активного развития антиэйдж-направления за последние годы. Если в 2023 году РНИМУ представил нейросеть для оценки биологического возраста сердца по 13 параметрам, а в 2024-2025 годах Сколтех и AIRI занимались стандартизацией и бенчмаркингом эпигенетических моделей, то сегодня мы видим переход к комплексным транскриптомным решениям.
Биология становится вычислительной дисциплиной: возраст и риски заболеваний теперь оцениваются через призму математических моделей и алгоритмов. Для России участие в создании tAge–весомая заявка на лидерство в глобальной гонке технологий здорового долголетия. В ближайшие годы будет идти напряженная работа по валидации модели, поиску новых геропротекторов и созданию персонализированных цифровых профилей здоровья.
