Ученые из Университета Ноттингем Трент совместно с коллегами (Nottingham Trent University) из Каролинского института (Karolinska Institute) Швеции, Каролинской университетской больницы и Университета Англии Раскин (Anglia Ruskin University) провели исследование, направленное на выявление генов, связанных со старением мышц. Использование искусственного интеллекта (ИИ) позволило идентифицировать ключевые гены, играющие роль в этом процессе, и определить потенциальные цели для терапии.
Исследование новых генов, связанных со старением мышц
В исследовании был проведен анализ экспрессии генов у молодых и пожилых людей, а также у тех, кто занимается упражнениями с отягощениями. С помощью ИИ были определены 200 основных генов, связанных со старением мышц и физическими упражнениями, а также наиболее сильные взаимодействия между ними. Особое внимание было уделено гену USP54, который, как предполагается, играет ключевую роль в ускорении старения и деградации мышц у пожилых людей.
Результаты
Исследование выявило новые гены, ранее неизвестные, которые, вероятно, играют ключевую роль в процессе старения мышц. Эти результаты могут стать основой для разработки лекарств и мероприятий, направленных на сохранение мышечной массы и снижение риска падений и инвалидности. Дальнейшие исследования могут привести к созданию новых методов лечения старения мышц и такого состояния, как саркопения.
Обсуждение
Старение мышц является естественным процессом, который приводит к потере мышечной массы, силы и выносливости с возрастом. Эта работа дает новое представление о генах и механизмах, которые приводят к старению мышц. Исследователи надеются, что результаты их исследования могут быть использованы для замедления старения мышц и разработки методов лечения саркопении.
Заключение
Физические упражнения остаются единственным рекомендуемым методом лечения мышечного старения и саркопении. Новое исследование, проведенное с использованием ИИ, выявило ключевые гены, влияющие на старение мышц и физические упражнения. Эти результаты могут способствовать разработке более эффективных методов сохранения мышечной массы у пожилых людей и предотвращению падений и инвалидности.
Литература.
“Artificial neural network inference analysis identified novel genes and gene interactions associated with skeletal muscle aging” by Lívia Santos et al. Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle
