综合审查人工智能作为衰老研究的催化剂:见解,差距和未来的前景

科学领域:

• 衰老的研究研究.
• 在生物学中的人工智能.
• 计算生物学是一种计算生物学.

背景情况:

• 衰老涉及复杂的遗传,表观遗传,分子和生理过程.
• 在衰老研究中,高吞吐量数据超过了传统的分析能力,需要人工智能集成.
• 人工智能,包括机器学习,深度学习和计算机视觉,越来越多地应用于衰老研究.

研究的目的:

• 在四种正规老化模型 (酵母,C. elegans,Drosophila,小鼠) 中审查AI应用.
• 突出AI在寿命预测,生物标志物发现,衰老时钟构建和试验自动化方面的实用性.
• 确定当前人工智能应用在衰老研究中的局限性,并提出解决方案.

主要方法:

• 在模型生物体中对人工智能在衰老研究中的应用进行了全面的文献审查.
• 分析AI在各种衰老研究方面的作用,包括预测,发现和自动化.
• 在人工智能驱动的衰老研究中确定常见问题和局限性.

主要成果:

• 人工智能被用于寿命预测,生物标志物发现,衰老时钟构建和自动化测试.
• 只有3%的审查研究包括体内生物验证.
• 常见的问题包括小/不平衡的数据集,偏见,预测噪音,缺乏跨物种分析,过度依赖合成数据.

结论:

• 人工智能目前在衰老研究中作为辅助工具而不是独立解决方案.
• 由人工智能衍生的发现需要谨慎解释,因为方法上的局限性.
• 提出了人工智能质量评估指标 (AI-QAM) 和一个概念框架,以将人工智能与生物衰老原则相结合,进行严格的验证.