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J-GLOBAL ID：202202286053275440   整理番号：22A0621431

生物学的老化の深層学習マーカーのドメイン,臨床的意義および環境関連の調査【JST・京大機械翻訳】

Exploring domains, clinical implications and environmental associations of a deep learning marker of biological ageing

著者 (14件)： Gialluisi Alessandro (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Di Castelnuovo Augusto (Mediterranea Cardiocentro, Napoli, Italy) ,  Costanzo Simona (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Bonaccio Marialaura (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Persichillo Mariarosaria (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Magnacca Sara (Mediterranea Cardiocentro, Napoli, Italy) ,  De Curtis Amalia (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Cerletti Chiara (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Donati Maria Benedetta (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  de Gaetano Giovanni (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Capobianco Enrico (Institute of Data Science and Computing, University of Miami, Miami, FL, USA) ,  Iacoviello Licia (Department of Epidemiology and Prevention, IRCCS Neuromed, Pozzilli, Italy) ,  Iacoviello Licia (Department of Medicine and Surgery, Research Center in Epidemiology and Preventive Medicine (EPIMED), University of Insubria, Varese, Italy) ,  On behalf of the Moli-sani Study Investigators
資料名： European Journal of Epidemiology  (European Journal of Epidemiology)
巻： 37  号： 1  ページ： 35-48  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4342A  ISSN： 0393-2990  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深部ニューラルネットワーク(DNN)は,その年代年齢(CA)と異なる生物の仮想的基礎年齢である生物学的年齢(BA)の推定のために最近開発されている。有望ではあるが,これらの集団特異的アルゴリズムは,それらの生物学的,臨床的および環境的相関が大部分未調査のままであるので,さらなるキャラクタリゼーションおよび検証を正当化する。ここでは,正確なDNNを訓練し,イタリア人集団における36の循環バイオマーカー(N=23,858;年齢≧35歳;女性51.7%)に基づいてBAを計算した。この推定は代謝,心臓,腎臓および肝機能のマーカーにより大きく影響された。得られたΔage(BA-CA)は,死亡率と入院リスクを,全てと特定の原因に対して有意に予測した。遅い生物学的加齢(Δage<0)は,より高い身体的および精神的健康,健康生活様式(例えば地中海食への遵守)およびより高い社会経済的状態(教育的達成,家庭収入および職業状態)と関連していたが,加速加齢(Δ年齢>0)は喫煙および肥満と関連していた。まとめると,ライフスタイルと社会経済的変数は,Δageにおける全分散のΔΨ48%を説明し,遺伝的基礎の存在を示唆した。これらの知見は,成人イタリアにおける公衆衛生のマーカーとしての血液ベースの生物学的老化を検証し,その生物学的構造,臨床的意味および潜在的環境への影響に関する強固な知識を提供する。Copyright Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  教育 ,  心臓 ,  職業 ,  遺伝 ,  死亡率 ,  *老化 ,  ライフスタイル ,  *臨床医学 ,  公衆衛生 ,  入院 ,  精神衛生 ,  ロバスト性 ,  バイオマーカー
準シソーラス用語： 社会経済 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 生物学的老化 ,  深層ニューラルネットワーク ,  血液マーカー ,  死亡率 ,  入院 ,  生活の質 ,  ライフスタイル ,  社会経済的地位

分類 (1件)： 代謝異常・栄養性疾患一般  (GD05010J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 生物学 ,  老化 ,  深層学習 ,  マーカー ,  ドメイン ,  臨床的意義 ,  環境 ,  調査