Cercetătorii creează un plan pentru cercetarea și dezvoltarea longevității bazate pe inteligență artificială

Recent, cercetătorii de la compania Deep Longevity au propus o metodă de aplicare a algoritmilor și tehnicilor de inteligență artificială pentru tehnologiile de extindere a longevității. Metodele au fost propuse într-un articol publicat în revista Nature Aging, intitulat „Inteligența artificială în medicina longevității”.

Conform raportului EurekaAlert, autorii studiului prezintă un cadru pentru aplicarea inteligenței artificiale în dezvoltarea tehnologiilor de extindere a longevității umane. Ei argumentează pentru crearea unei noi discipline care combină elemente de medicină, biologie tradițională și inteligență artificială, denumind noul domeniu „Medicina longevității”. Medicina longevității poate fi definită și ca crearea unei medicini restaurative și preventive, posibilă prin cercetarea îmbătrânirii și inteligența artificială.

Abordările tradiționale pentru extinderea duratei medii de viață a oamenilor se învârt în jurul tratamentului bolilor. Cu toate acestea, la un moment dat, există randamente descrescătoare pentru progresele în acest tip de extindere a vieții, cercetătorii estimând că chiar și eliminarea completă a cancerului ar adăuga doar aproximativ 2,3 ani la speranța de viață medie în Statele Unite la naștere și doar 1,3 ani la vârsta de 65 de ani. Similar, chiar și eliminarea bolilor comune precum pneumonia și gripa ar crește durata medie de viață doar cu aproximativ 0,2 ani și 0,5 ani, respectiv.

Motivul pentru care nu există câștiguri mai mari în durata de viață generală atunci când aceste boli sunt eliminate este că ele sunt doar manifestări ale unei probleme mai mari, îmbătrânirea. Îmbătrânirea este asociată cu toate tipurile de boli, cauza ultimate, și nu cauza imediată. Este posibil ca progresele în întârzierea efectelor îmbătrânirii să poată fi realizate prin inteligență artificială. Sistemele de inteligență artificială pot determina cu acuratețe vârsta unei persoane atunci când sunt antrenate pe date longitudinale, incluzând caracteristici bazate pe procese fiziologice și biologice.

Autorii articolului prezintă un cadru pentru a ghida aplicarea învățării profunde și a altor tehnici de inteligență artificială în cercetarea longevității, precum și oportunitățile care pot rezulta din această cercetare. Începând cu predicția și monitorizarea vârstei biologice, oamenii de știință pot dezvolta biomarkeri, folosind acești biomarkeri pentru a ghida crearea țintelor biologice implicate în îmbătrânire. De acolo, pot fi sintetizate proteine și molecule pentru a aborda procesele biologice implicate în îmbătrânire, urmând să se desfășoare teste clinice. Analiza datelor este utilizată pentru a determina cel mai bun mod de a utiliza orice terapie promițătoare, ducând la crearea medicinei personalizate care îmbunătățește sănătatea fizică și mentală a oamenilor. Acest ciclu se repetă pe măsură ce se adună mai multe date pentru a îmbunătăți modelele biologice.

La baza ciclului descris mai sus se află o rețea de învățare generativă de întărire profundă. Rețeaua este alimentată cu date provenite din diverse discipline, incluzând cercetarea îmbătrânirii, biologia, chimia, medicina și psihologia.

Conform lui Evelyne Yehudit Bischof, medic de longevitate umană și profesor la Universitatea din Shanghai, a explicat prin EurekaAlert că inteligența artificială a făcut posibilă crearea unui domeniu complet nou de medicină.

„Inteligența artificială are un potențial enorm pentru medicină în general; cu toate acestea, capacitatea de a urmări și învăța schimbările minore care au loc în corpul uman în fiecare secundă pe parcursul vieții unui pacient și într-un număr mare de pacienți permite dezvoltarea unui domeniu nou de medicină – medicina longevității”, a spus Bischof.

Articolul a fost creat de Bischof și alți cercetători. De asemenea, au contribuit la articol Alex Zhavoronkov, ofițerul șef de longevitate al Deep Longevity, și expertul în inteligență artificială și informatician Kai-Fu Lee.