Уявіть собі, що можна поглянути на молекулярну карту вашого організму і з вражаючою точністю дізнатися, скільки років вам від народження. Звучить як наукова фантастика? Насправді це стає реальністю завдяки революційному дослідженню, проведеному вченими Єврейського університету. Використовуючи силу глибокого навчання і всього лише 50 молекул ДНК, вони розробили модель, здатну передбачати вік людини з дивовижною точністю.
ДНК як біологічний годинник: новий погляд на старіння
Довгий час старіння розглядалося як неминучий процес, який визначається факторами навколишнього середовища та способом життя. Однак нове дослідження демонструє, що наші клітини зберігають інформацію про вік – не у вигляді явних маркерів, а у вигляді ледь вловимих змін в структурі нашої ДНК. Цей процес, званийметилювання, являє собою” позначку ” ДНК метильною групою (CH3) – немов крихітні позначки на календарі, що фіксують плин часу.
“Виявляється, плин часу залишає помітні сліди на нашій ДНК”, – підкреслює професор Томмі Каплан, один з провідних авторів дослідження. “Наша модель розшифровує ці сліди з вражаючою точністю, відкриваючи нову главу в розумінні біологічних процесів старіння”.
Глибоке навчання та 50 молекул ДНК: ключ до прогнозування віку
Вчені використовували мережі глибокого навчання-потужний інструмент штучного інтелекту-для аналізу моделей метилювання ДНК. Замість того, щоб вивчати весь геном, дослідники зосередилися лише на двох ключових областях. Дивно, алевсього 50 молекул ДНКвиявилося достатньо, щоб почати розшифровувати код віку.
“Секрет полягає в тому, як наша ДНК змінюється з часом у процесі метилювання», – пояснює професор Каплан. “Збільшивши масштаб цих двох областей, ми змогли розпізнати зміни на рівні окремих молекул і використовувати глибоке навчання, щоб перетворити їх у точні прогнози віку».
Результати дослідження: точність і перспективи
У ході дослідження, в якому взяли участь понад 300 здорових людей, а також дані десятирічного лонгітюдного аналізу Єрусалимського перинатального дослідження, модель показала вражаючу точність. Для осіб молодше 50 років, середня помилка прогнозу склала всього1,36 – 1,7 року. Це результат, який значно перевершує можливості існуючих методів оцінки віку.
Модель враховувала цілий ряд факторів, здатних вплинути на процес старіння, включаючи куріння, індекс маси тіла, стать і різні ознаки біологічного старіння. Це дозволило значно підвищити точність прогнозів і зробити їх більш надійними.
Застосування в медицині, судовій медицині та за її межами
Перспективи застосування цього відкриття величезні. Вмедицинаця технологія може бути використана для розробки персоналізованих методів лікування на основі справжнього біологічного віку пацієнта. Всудовій медициніця техніка надасть експертам новий потужний інструмент для визначення віку підозрюваного, що особливо цінно в тих випадках, коли інші методи виявляються неефективними.
Професор Юваль Дор зазначає:»Це також поглиблює наше розуміння того, як відбувається старіння, наближаючи нас на один крок до розшифровки внутрішнього годинника організму”.
Нові відкриття про старіння: цокання біологічного годинника
Дослідження виявило нові закономірності того, як ДНК змінюється з часом. Виявляється, клітини кодують вік не тільки випадковим чином, але і скоординованими сплесками – подібно цокання біологічного годинника.
“Справа не лише в тому, щоб знати свій вік», – каже професор Рут Шемер. “Йдеться про розуміння того, як ваші клітини відстежують час, молекулу за молекулою».
Вплив на майбутнє: здоров’я, ідентичність та поза межами
Вчені впевнені, що це дослідження може змінити наш підхід до здоров’я, старіння та ідентичності в майбутньому. Здатність зчитувати вік безпосередньо з ДНК відкриває двері для проривів у науці, медицині та юриспруденції.
“Це дослідження є яскравим прикладом того, що відбувається, коли Біологія зустрічається зі штучним інтелектом», – підсумовує професор Каплан. “Ми знаходимося на початку захоплюючого шляху до розуміння і, можливо, навіть управління процесом старіння».
Оригінальна публікація:
Bracha-Leah Ochan et al. Time is encoded in methylation changes at clustered CpG sites. Cell Reports, published online 14 July 2025; doi: 10.1016/j.celrep.2025.115958
