Շանհայի Ջիաո Տոնգի համալսարանի գիտնականները պարզել են, որ GrimAge2 ալգորիթմը լավագույնն է ԴՆԹ-ի հիման վրա ծերացման տեմպը գնահատելու և մահվան ռիսկը «կանխատեսելու» համար: Ուսումնասիրության արդյունքները հրապարակվել են hLife ամսագրում։
Նման ալգորիթմները, որոնք հայտնի են որպես էպիգենետիկ ժամացույցներ, վերլուծում են մեթիլացման մակարդակը ԴՆԹ-ի հարյուրավոր կամ հազարավոր որոշակի շրջաններում: ԴՆԹ մեթիլացումը մոլեկուլի քիմիական փոփոխություն է, որը կուտակվում է տարիքի հետ և ազդում գեների ակտիվության վրա: Այս հատկանիշների ամբողջությունն օգտագործելով՝ մոդելները հաշվարկում են, թե ինչպես է օրգանիզմի կենսաբանական տարիքը համեմատվում նրա իրական տարիքի հետ: Նման վերլուծություն անցկացնելու համար ամենից հաճախ օգտագործվում են արյան նմուշներ։
Նոր ուսումնասիրության մեջ գիտնականները համեմատել են 12 ալգորիթմ, այդ թվում՝ HorvathAge-ը, GrimAge-ը և DunedinPOAM-ը, որպեսզի որոշեն, թե որն է լավագույնս կանխատեսում կյանքի տևողությունը: Նրանք դրանք փորձարկել են 50 տարեկանից բարձր 2532 ամերիկացիների տվյալների վրա: Վերլուծությունից հետո մասնակիցներին հետևել են գրեթե 20 տարի. այս ընթացքում մահացել է 1361 մասնակից։
Արդյունքները ցույց տվեցին, որ GrimAge2-ը առանձնանում է մահացության կանխատեսման ճշգրտությամբ։ Մոդելի կողմից հաշվարկված ինդեքսի մեկ ստանդարտ շեղմամբ աճը կապված էր վաղաժամ մահվան ռիսկի 2.7 անգամ աճի հետ։ GrimAge2-ը և դրա նախորդ տարբերակը GrimAge-ը նաև ավելի արդյունավետ էին, քան մյուսները, մարմնի ծերացման արագությունը որոշելու հարցում։ Հետազոտողների կարծիքով, GrimAge2-ը կարող է օգտագործվել անհատականացված բժշկության մեջ, ծերացման դեմ պայքարի միջամտությունների արդյունավետությունը գնահատելու և ապահովագրական ոլորտում։ Այնուամենայնիվ, դրա առավելությունները հաստատելու համար անհրաժեշտ է լրացուցիչ աշխատանք՝ կրկնվող չափումներով և մասնակիցների ավելի բազմազան խմբերով։
Թարգմանությունը՝ Euromedia24.com-ի
