Déterminer des cibles de vieillissement appuyées par la génétique par l’intégration de données cliniques et multi-omiques

Résumé du projet

Le vieillissement désigne une série de changements dégénératifs dans la structure et le fonctionnement des organes, des tissus et des cellules, qui se produit après la période de maturation liée à l’âge. Dans ce projet, l’auteur construira un solide modèle de l’âge biologique en apprentissage machine à partir de données cliniques. Il définira l’écart entre l’âge biologique et l’âge chronologique d’après un phénotype numérique du vieillissement. Les sites de méthylation et les métabolites associés aux phénotypes numériques du vieillissement seront détectés et annotés à des gènes, respectivement. Ces gènes annotés peuvent être considérés comme des cibles candidates préliminaires antivieillissement. L’étude d’association pangénomique du phénotype numérique du vieillissement est réalisée pour détecter des locus importants du génome. Au moyen de l’intégration des données d’eQTL et de pQTL publiques, la randomisation mendélienne de ciblage des médicaments permettra de détecter les cibles antivieillissement ayant des associations causales. Enfin, les cibles candidates antivieillissement soutenues collectivement par l’analyse génomique, épigénomique et métabologique seront peaufinées.