Статья эта стала для меня внезапной отрезвляющей пощёчиной, относительно моих наивных представлений относительно того, что (действительно) серьёзные ученые называют биологическим возрастом. Читая более современных авторов вы в лучшем случае увидите что-то типа biological age refers to epigenetic alteration and DNA methylation which express on how able and functioning a person is and whether a person has diseases related to old age [link]), а чаще всего не увидите определения вовсе [link]. В обсуждаемой же статье обсуждается несколько определений биологического возраста:
Биологический возраст - мера, выражающая "глобальное состояние" стареющего организма лучше чем это делает его хронологический возраст.
Биологический возраст - возраст, соответствующий (или предсказывающий) "ожидаемой продолжительности жизни" лучше чем ей соответствует хронологический возраст.
Авторы, ссылаясь на критику приведенных выше определений, сходятся на следующем более осторожном и более общем определении, которое будет рабочим в этой статье:
Биологический возраст - число, которое получается при применении некоторого алгоритма к множеству возраст-зависимых переменных (биомаркеров). - Данное определение немного удивляет своей абстрактностью, но вполне отражает техническую суть происходящего.
Далее приводятся 4 общих предположения, из которых следует вполне конкретная математическая модель биологического возраста
1) Старение - естественный процесс проявляющий себя в изменении многих свойств живых организмов. Скорость этого процесса заметно различается между видами и куда менее различается внутри вида.
2) Различия в биологическом возрасте индивидов соответствуют их различиям в уровне старости. При этом мат. ожидание биологического возраста по возрастному срезу популяции (например всех 60-летних) равно хронологическому возрасту среза (60 лет). При этом дисперсия биологического возраста вполне может расти с ростом хронологического возраста.
3) Любое измеримый параметр человеческого организма, который систематически изменяется с хронологическим возрастом, подвержен влиянию на него процесса старения, и, потому, может служить биомаркером старения.
4) Траектория изменения биомаркера старения изменяется не только под действием биологического возраста индивидуума, но и под действием иных случайных факторов.
Происходящее далее может показаться бездушным математическим монологом на тему линейных регрессий. На самом же деле, это сдвиг парадигмы в машинном обучении! А именно, это что-то вроде нового способа ансамблирования одномерных моделей. Если вкратце, то алгоритм можно описать так: Пусть дан датасет
X, y, где X из m фичей и n наблюдений (например общий анализ крови), а y - наблюдаемый хронологический возраст. Тогда:1) Обучите
m линейных моделей, каждую для каждой фичи в датасете, где каждая линейная модель будет предсказывать свою фичу X_j как функцию от y. 2) Для каждого нового сэмпла
X_i (вектор, где значения это параметры крови) решите следующую задачу оптимизации: Sum_j (X_ij - f_j(y))