В настоящее время не существует общепринятого определения понятия “биоинформатика”. Формально это понятие определяет раздел биологии, изучающий биологические процессы с помощью компьютеров. Однако ввиду наиболее интенсивного первоначального применения этой технологии в молекулярной биологии и генетике “биоинформатику” в узком понимании этого термина чаще всего определяют как часть молекулярной биологии, изучающей компьютерными методами структуру и функции нуклеиновых кислот и белков (Игнасимуту, 2007), За 20 с лишним лет с момента формирования “биоинформатики” как раздела биологии область применения этого направления стала постепенно выходить за рамки чисто молекулярной биологии и генетики. В настоящее время уже оформились такие направления как “клиническая биоинформатика”, изучающей причины разных болезней на генетическом уровне с помощью молекулярных микрочипов; “фармакологическая биоинформатика”, помогающая создавать лекарства с заданными наперед свойствами; формируются “биохимическая и физиологическая биоинформатика”, позволяющая связывать генетические, биохимические и физиологические изменения разных организмов, в т.ч. человека, происходящие при разных физиологических процессах, в единые причинно-следственные сети. Интенсивно биоинформатика применяется в медицинской генетике, в частности, при изучении роли отдельных генов в патогенезе многих широко распространенных возрастных заболеваний, а также врожденной и наследственной патологии развития.

    В настоящее время в научной литературе накоплено огромное количество данных, касающихся разных аспектов старения человека, которые в значительной мере пока еще не систематизированы, не обобщены и не очень доступны, а потому мало востребованы. В связи с этим предлагается выделить из “биоинформатики” как раздела биологии самостоятельный подраздел под названием “возрастная биоинформатика” для особей разных видов. В частности, “возрастную биоинформатику человека“ можно определить как междисциплинарную область, находящуюся на стыке “биоинформатики”, “геронтологии” и “гериатрии”, изучающей возрастные изменения человека пожилого и старческого возрастов с помощью компьютеров на основе создания специализированных информационных баз данных (БД) и их анализа с применением разных методов прикладной статистики и математики, включая методы искусственного интеллекта.

    Необходимо отметить, что одним из основных отличий “биоинформатики” от близкой к ней “математической биологии” является обязательное наличие и активное использование в первой больших по объему информационных БД по соответствующим разделам биологии. Поэтому важнейшим направлением “возрастной биоинформатики человека” должно стать создание таких БД по возрастным изменениям человека на основных уровнях его организации (генетическом, молекулярно-клеточном, органно-тканевом и организменном). Второе направление вытекает из первого и заключается в системном анализе накопленной фактологической БД возрастных изменений с использованием современных мультимедийных компьютерных технологий. Судя по публикациям, оба первых направления начинают привлекать к себе все более пристальное внимание зарубежных геронтологов. Третье направление “возрастной биоинформатики человека” должно заключаться в создании методов формирования групп риска, выбора оптимальной тактики лечения конкретного больного и прогнозирования состояний больных с возрастной патологией на основании связей последней с разными биохимическими, иммуногенетическими, клиническими и другими маркерами. Практический выход этих трех направлений должен заключаться в выработке рекомендаций по созданию новых гериатрических средств профилактики и лечения лиц пожилого и старческого возрастов.

    Особое значение в связи с изложенным приобретает организация структуры фактологической БД по возрастным изменениям человека. Существуют разные варианты ее создания. Разрабатываемая мной БД основана на стандартном пакете Microsoft Office Access. Каждая запись в этой БД характеризует определенный показатель организма, для которого известны его возрастные изменения. В зависимости от полноты информации о конкретном показателе эта запись состоит из следующих основных 18 полей: название показателя; его код; маркер его системного уровня (генетический, молекулярно-клеточный, органно-тканевой, организменный); маркер типа изменения (биохимический, физиологический, морфологический); референтные значения (для количественных показателей); текстовое описание показателя и др. В дальнейшем при необходимости будут вводиться дополнительные поля в записи. Система управления данной БД, кроме стандартных операций, будет выявлять причинно-следственные взаимосвязи между учитываемыми показателями с возможностью визуализации этих связей в режиме диалога. Для логической обработки имеющейся информации и получения на ее основе новых знаний будет использован специализированный язык логического программирования Visual Prolog, подход экспертных систем, методы обработки знаний (Data Minig) и, возможно, новый графический язык системной биологии SBGN (N. Le Novere et. al., 2009).

Опубликовано: http://ageing-not.narod.ru/page5_28.html, 13.12.09
Источник: VI научно-практическая конференция "Общество, государство и медицина для пожилых и инвалидов", Российский геронтологический научно-клинический центр, Москва, 3-4 декабря 2009 г., с. 33-34.