https://longevity.technology/news/new-ai-tool-demonstrates-potential-to-accelerate-longevity-research/


이 시스템의 성능은 최근 싱클레어 하버드 연구실의 노화 연구에서 시험되었습니다. 전사체 노화 시계 개발을 담당한 K-Dense는 60만 개 이상의 RNA 발현 프로파일 데이터 세트를 분석하여 6만 개의 고품질 샘플을 필터링하고, 5만 개 이상의 가능성에서 5천 개의 핵심 유전자를 식별했습니다. 최근 사전 인쇄 논문에 발표된 결과 에 따르면, AI는 방대한 데이터 세트를 분석하고 노화의 주요 유전적 마커를 식별했으며, 생물학적 연령을 추정할 뿐만 아니라 각 예측의 불확실성 측정치까지 제공하는 예측 모델을 구축했습니다.

싱클레어는 "K-Dense 덕분에 일반적으로 수개월 또는 수년간 전문가 분석이 필요한 전체 연구를 단 몇 주 만에 완료할 수 있었습니다."라고 말했습니다. "K-Dense는 심층 연구가 필요한 마커와 경로를 제시하고 생물학적 연령을 예측하는 통합 AI 모델을 구축하는 데 도움이 되었습니다. 중요한 것은 이러한 예측의 신뢰성을 측정할 수 있다는 점인데, 이는 과학적 응용 분야에 매우 중요하며 기존 AI 접근 방식에서는 제공되지 않았던 기능입니다.