В настоящее время в изучении механизмов старения человека, на мой взгляд, можно отметить несколько моментов. Первый связан с убыстряющимся общим прогрессом в области молекулярно-генетических исследований генома человека, особенно в связи с применением современных нанотехнологий. В связи с этим геронтология постепенно переходит из категории академической науки в разряд дорогостоящей высокотехнологичной дисциплины. Второй момент связан с намечающимся разрывом между скоростью получения новой информации и скоростью ее обработки. И этот разрыв имеет тенденцию со временем увеличиваться. Наконец, третий момент связан с двумя предыдущими. Разница между методами, применяемыми в молекулярно-генетических исследованиях и в обычных морфо-физиологических работах настолько значительна, что геронтологи, работающие на этих разных уровнях, постепенно перестают понимать друг друга в силу обилия разных специфических терминов, особенно в молекулярной генетике.

     Однако, кроме указанных, существует еще один важный момент. Заключается он в том, что подавляющая часть работ в области геронтологии традиционно имеет экспериментальный характер и практически нет работ, обобщающих, систематизирующих и интегрирующих накопленные разноуровневые данные. Это привело к тому, что сейчас в мире накоплено такое огромное количество геронтологической информации, что она уже трудно поддается какому-либо учету, не говоря уже об ее полноценном анализе. Отсутствие последнего неизбежно приводит к дублированию результатов и к тому, что в дальнейшем используется только малая часть этих данных, так как часто исследователь не всегда может им дать научное объяснение в рамках своих экспериментов. Для этого их необходимо, например, связать с данными из других разделов биологии или медицины, возможно, напрямую не связанных с геронтологией, и с которыми он часто не знаком. К таким, в частности, могут быть отнесены разные разделы общей и частной патологии.

     Один их возможных путей выхода из этой ситуации состоит в разных способах формализации полученных знаний, представленных в основном в текстовом виде (книгах, журналах, сборниках), и их последующей логической обработки на основе современных компьютерных технологий. Существующие способы извлечения знаний из текстов используют методы искусственного интеллекта и изложены в соответствующей литературе, например в [17]. Поэтому остановлюсь только на тех подходах, которые уже практически реализуются применительно к геронтологии. К сожалению, пока их совсем немного.

     Наиболее известным из существующих проектов такого рода является международный проект по созданию виртуального человека (Virtual Human Project) [20], ставящий своей целью создать на основе современных компьютерных мультимедийных технологий виртуальный фантом человека, имитирующий в перспективе все его функции, в том числе процесс старения. За рубежом этими исследованиями уже более 10 лет весьма интенсивно и успешно занимаются ряд научных и учебных учреждений. Полученные результаты исследований постоянно публикуются в специальном журнале "ORNL Review”. По замыслу авторов проекта, модели органов виртуального человека будут по мере своего создания связываться по интернету и в итоге сформируют целостную картину человеческого организма. Многие эксперты считают реализацию проекта вполне возможной и своевременной, хотя он и рассчитан на многие годы.

     Второй подход, также активно развиваемый в основном за рубежом, состоит в составлении разнообразных схем старения человека. В настоящее время опубликованы 4 такие схемы, авторы которых John Furber [18], Pat Lagley [19], Кауров [8] и фонд “Наука против старения” [15]. Схема John Furber ориентирована в основном на учебно-образовательные цели и представляет собой аналог ориентированного графа на бумажном носителе, в котором узлы (разные возрастные процессы) связаны дугами (причинно-следственными связями). Отражение разносторонних механизмов старения в виде схемы, представленной John Furber и другими авторами, имеет существенные недостатки. Первый - это невозможность отобразить на такой схеме тысячи или даже сотни связей, которые визуально могли бы нормально восприниматься и быть понятными. Второй серьезный недостаток подобных схем заключается в их статичности и невозможности динамического моделирования включенных в них процессов. Pat Lagley [19] в своей компьютерной схеме-презентации, созданной на основе схемы John Furber, попытался продемонстрировать другой подход, основанный на мультимедийных технологиях. Необходимо отметить, что подход Pat Langley к созданию формализованной системной модели старения человека совпадает c моим подходом [3,6], который я развиваю уже больше 20 лет, вплоть до применения нами одинаковых программных средств в виде языка логического программирования Prolog. По существу презентация Pat Lagley означает переход от представления процесса старения в виде обычной схемы к представлению в виде аналога формализованной модели. Поэтому составление схем старения как промежуточной формы при переходе на формализованную модель старения человека, несмотря на имеющиеся у них недостатки, вполне оправдано.

     Необходимо отметить, что одним из важнейших вопросов при составлении схемы старения является вопрос о том, на каких принципах создавать ее отдельные компоненты (модули). К решению этого вопроса, который в определенной мере субъективен и зависит от личных пристрастий ученого, можно подойти с разных сторон. На мой взгляд, модули должны отображать важнейшие относительно самостоятельные процессы, прямо или косвенно связанные между собой и со старением человека. Более того, в будущем такие модули должны сопрягаться с соответствующими им генетическими сетями [13]. С этой целью мной на данном этапе построения обобщенной схемы были выделены следующие модули: гены, ассоциированные с процессом старения; повреждающие факторы ДНК; молекулярные процессы деструкции ДНК; возрастные изменения свойств нуклеиновых кислот; изменения функциональной активности генов; возрастные изменения свойств белков; изменении функциональной активности белков; основные типы РНК; основные типы белков; основные типы клеток; факторы дифференцировки клеток; факторы митоза; факторы апоптоза; факторы движения и миграции клеток; факторы регенерации; факторы синтеза ДНК; факторы репарации ДНК; факторы синтеза РНК; факторы синтеза белка; факторы синтеза клеточных мембран; факторы синтеза энергосодержащих молекул; возрастные биохимические изменения; возрастные клеточные изменения; возрастные иммунологические изменения; возрастные физиологические изменения; возрастные морфологические изменения; индивидуальные корреляции продолжительности жизни (ПЖ); видовые корреляции ПЖ; факторы увеличения ПЖ; особенности биологии долгожителей; биомаркеры старения; общие закономерности, связанные со старением; особенности поведения клеток и клеточных структур; особенности поведения отдельных метаболитов; факторы стресса; факторы некроза; факторы дистрофий; факторы воспаления; факторы опухолеобразования; возрастные опухолевые процессы; причины сердечной недостаточности; причины дыхательной недостаточности; возрастные изменения крови; возрастные изменения сосудов; возрастные изменения нервной ткани; возрастные изменения мышечной ткани; возрастные изменения эпителиальной ткани; возрастные изменения соединительной ткани. Этот список не окончательный и может расширяться.

     На основании этого подхода мной разработан собственный вариант графической схемы старения человека [8], представляющий собой совокупность из указанных модулей (узлов), каждый из которых имеет свои подчиненные ему модули, соединенные связующими дугами. Специальная компьютерная программа графического отображения информации CmapTools [14], с помощью которой создана данная схема, позволяет дополнять, удалять, редактировать и отображать на дисплее все включенные в нее основные и дополнительные модули. Данная схема в графическом виде приведена в интернете по адресу: http://ageing-not.narod.ru/page17.html. Кроме создания обобщенных схем старения, большое значение имеет создание специализированных схем старения отдельных морфо-функциональных систем организма и их взаимосвязей с фармакодинамикой соответствующих гериатрических лекарств.

     С этой целью мной была построена формализованная схема физиологического старения сердечно-сосудистой системы (ССС) человека и сделана попытка связать механизмы действия некоторых лекарств с соответствующими возрастными изменениями ССС [12]. Показано, что широкий спектр действия некоторых лекарств (например, антагонистов кальция, ингибиторов ангиотензинпревращающего фермента (иАПФ)) с положительным эффектом у лиц пожилого и старческого возрастов может косвенно свидетельствовать о том, что подобные молекулярно-клеточные механизмы могут лежать в основе соответствующих возрастных изменений ССС, а кальций и АПФ играть важную роль в процессе старения ССС и всего организма. Применяя подобный подход к другим системам организма, можно лучше понять конкретные молекулярно-клеточные механизмы его возрастных изменений, выявить значимые для старения метаболиты и выйти на возможные медикаментозные рекомендации по профилактике преждевременного старения. Для успешного применения предлагаемого подхода необходимо использовать и развивать современные информационные технологии, в частности, возрастную биоинформатику человека (см. ниже) и фармакодинамику гериатрических лекарств. В будущем эти схемы будет связываться с создаваемой базой данных по разноуровневым возрастным изменениям человека.

     Следующий возможный подход к решению вышеизложенных проблем может состоять в создании другого нового направления в геронтологии – возрастной биоинформатики человека. 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. За 20 с лишним лет с момента формирования “биоинформатики” как раздела биологии (1980 г.) область применения этого направления стала постепенно выходить за рамки чисто молекулярной биологии и генетики. В настоящее время уже оформились как самостоятельные направления клиническая биоинформатика, фармакологическая, физиологическая и другие. Как уже было отмечено выше, в настоящее время в мире 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 этой связи обосновано выделение из “биоинформатики” как раздела биологии самостоятельного подраздела под названием “возрастная биоинформатика человека”. “Возрастную биоинформатику человека“ можно определить как междисциплинарную область, находящуюся на стыке биоинформатики, геронтологии и гериатрии, изучающей возрастные изменения человека с помощью компьютеров на основе создания специализированных информационных баз данных и их анализа с применением разных методов прикладной статистики и математики, включая методы искусственного интеллекта [9].

     Необходимо отметить, что одним из основных отличий “биоинформатики” от близкой к ней “математической биологии” является обязательное наличие и активное использование в первой больших информационных баз данных по соответствующим разделам биологии. Поэтому важнейшей задачей “возрастной биоинформатики человека” должно стать создание информационных баз данных по возрастным изменениям человека на основных уровнях его организации (генетическом, молекулярно-клеточном, органно-тканевом и организменном). Вторая задача вытекает из первой и заключается в системном анализе накопленной фактологической базы возрастных изменений с использованием современных мультимедийных компьютерных технологий. Судя по публикациям, это направление за рубежом постепенно привлекает все большее внимание геронтологов. Третья задача, стоящая перед возрастной биоинформатикой, должна 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 из решения этих трех задач должен заключаться в выработке рекомендаций по созданию новых гериатрических средств профилактики и лечения лиц пожилого и старческого возрастов, а также в лучшем понимании механизмов старения человека.

     Особое значение в связи с изложенным приобретает создание фактологической базы данных (БД) по возрастным изменениям человека. Система управления данной БД, кроме стандартных операций, должна выявлять причинно-следственные взаимосвязи между учитываемыми в БД показателями с возможностью вывода этих связей в графическом виде и режиме диалога на печать или в файл. В перспективе для логической обработки имеющейся информации и получения на ее основе новых знаний (при достаточном наполнении БД информацией) может быть использован специализированный язык логического программирования Visual Prolog, подход экспертных систем и другие методы. Накопленная в соответствии с вышеперечисленными требованиями информация может также использоваться для созданная формализованной модели старения человека. Созданная БД по возрастным изменениям человека позволит выяснить, в какой степени возрастные изменения отдельных показателей связаны собственно с возрастом, а в какой - с сопутствующими возрасту заболеваниями. Кроме этого, она позволит построить каскадную сеть возрастных изменений человека и находить в ней “узкие места“, на которые необходимо в первую очередь воздействовать для профилактики преждевременного старения и лечения возрастных заболеваний.

     К вышеизложенному необходимо добавить еще один важный комментарий. Возрастная биоинформатика в рассмотренном смысле позволяет совершенно по-новому посмотреть на проблему поиска механизмов старения человека. Сейчас практически все работы на данную тему посвящены поиску этих механизмов, отталкиваясь от молекулярно-генетического и клеточного уровней. Но можно подойти к этой проблеме с противоположной стороны. Действительно, конечной точкой нашего бытия (без учета несчастных случаев, врожденных или наследственных аномалий и заболеваний) есть смерть от остановки дыхания или сердца, которым предшествуют дыхательная или сердечная недостаточность соответственно. Этот процесс можно продолжить и дальше по нисходящей линии, опускаясь в итоге на молекулярно-генетический уровень. Например, одним из эффективных молекулярных маркеров сердечной недостаточности является повышенный уровень гормона NT-proBNP, количество которого в крови с возрастом увеличивается [16]. Следовательно, выясняя причину такого роста, мы можем выйти на один из механизмов старения человека и его смерти.

     С этой точки зрения все указанные события, предшествующие смерти, можно рассматривать как возрастные изменения, в которых старость как таковая не фигурирует в качестве независимого процесса, а на определенном этапе онтогенеза человека “вплетается” в его возрастные заболевания. Иначе говоря, при данном подходе старость не выделяется в явном виде как особый самостоятельный процесс со своими специфическими биомаркерами, а "растворяется" во множестве разных возрастных изменений, оказывающих разное удельное влияние на вероятность смерти человека. Вопрос - почему мы стареем, заменяется на другой вопрос - почему мы умираем? Возможно, именно такой чисто медицинский подход позволит лучше понять, почему мы стареем и подсказать соответствующие средства профилактики и лечения как преждевременного, так и обычного старения. В этом нам могут помочь детально прописанные схемы старения человека, которые рассмотрены выше, а также нисходящие от момента смерти человека патогенетические схемы его возрастных заболеваний. Здесь мы тесно пересекаемся с проблемой формализации общепатологических процессов человека [4,5].

     Четвертый подход применения информационных технологий в геронтологии связан непосредственно с компьютерным моделированием процессов старения. Как известно, любой процесс можно изучать с двух точек зрения – экспериментальной и теоретической. Применительно к геронтологии сейчас в основном происходит экспериментальное изучение процесса старения на дрожжах, нематодах, дрозофилах и мышах с попыткой переноса с разным успехом полученных данных на человека. Теоретическое изучение процесса старения человека традиционно сводится в основном к разностороннему изучению кривых его смертности и в последнее время составлению формализованных схем старения [7], что является явно недостаточным для понимания биологических механизмов старения особи.

     Для эффективного использования накопленных знаний и создания на их основе моделей старения они должны быть в достаточной степени формализованы. Создание подобных системных формализованных моделей должно лежать в основе самостоятельного направления в геронтологии - компьютерного системного моделирования процессов старения человека с привлечением подходов искусственного интеллекта, например, ситуационного управления [2,6]. Один из таких подходов, в частности, может быть реализован в виде создания модели отдельных механизмов старения на основе идеологии экспертных систем. В данной модели основным понятием является объект, в качестве которого может выступать любое вещество или процесс, наделенные определенными свойствами с изменяющимися во времени параметрами. Для формального описания самих объектов, их свойств и отношений между ними может быть использована логика языка логического программирования Пролог. Мной была создана соответствующая компьютерная программа “Ageing-Expert” на языке Visual Prolog, которая показала принципиальную возможность использования рассматриваемого подхода для изучения механизмов старения человека [6]. В настоящее время в программе использовано свыше 1700 разных фактов и их взаимосвязей, позволяющих решать ряд полезных задач. Например, нахождение всех промежуточных событий (а их может быть десятки и более) между двумя заданными событиями с возможными вариантами их переходов (часть из них вовсе не очевидна), перечня предшествующих или последующих событий относительно заданного события и др. Более того, созданная программа вместе с соответствующей базой данных позволяет ее использовать в качестве консультанта по отдельным вопросам геронтологии и гериатрии. По мере заполнения исходной базы новыми данными и совершенствования самой программы, в том числе ее мультимедийного интерфейса, возможности такой системы будут постоянно расширяться

     Старение организма есть следствие разносторонних молекулярно-генетических и морфо-функциональных изменений, происходящих в течение его жизни. Определяющим в этом процессе являются изменения на клеточном уровне, которые можно попытаться смоделировать, используя теорию клеточных автоматов. В последнее время появились работы, в которых ученые делают интересные попытки применить эту теорию для моделирования разных стратегий старения особи, относящихся к классу моделей “Искусственная жизнь” с использованием методов искусственного интеллекта (нейронных сетей) [1].

     Правомерность такого подхода обусловлена тем, что все реакции живой клетки на возможные внутри- и внеклеточные события происходят в основном в соответствии с продукционной логикой типа “Если А и (или) В, то С, иначе D”. Эти продукционные правила заложены в живой клетке на генетическом уровне. Иначе говоря, на мой взгляд, в геноме особи заложена не программа развития, включая старение, а только перечень ее возможных поведенческих ответных реакций на разные факторы внутренней и внешней среды, образующихся в ходе онтогенеза. Эти факторы (в частности, внутренние) в норме появляются в относительно устойчивой последовательности, что создает иллюзию действия особой программы в этих периодах жизни. В частности, это было показано в моей модели дифференциации клетки [10]. Современная геронтология пока не может дать однозначного ответа на вопрос: старение особи в большей степени обусловлено стохастическим накоплением разного рода нерепарируемых ошибок и сбоев или генетической программой? Если допустить, что возрастное изменение эпигенетического паттерна генома, включая активацию “генов старения”, может индуцироваться этими же неизбежными ошибками и сбоями, а также относительно устойчивыми возрастными изменениями внутри- и внеклеточной среды, то получим хорошее соответствие фактам в пользу справедливости одновременно этих двух основных точек зрения на процесс старения и их объединения в одну непротиворечивую гипотезу. Так, недавно группа ученых показала [21, что при повреждении ДНК образуются сигнальные молекулы, которые индуцируют в митохондриях выброс дополнительного количества свободных радикалов, что приводит к апоптозу клетки или прекращению ее деления. Эти данные, а также искусственное изменение клеточной дифференциации, возможность вызывать в эксперименте направленные тератогенные и мутагенные эффекты, в т.ч. влияющие на продолжительность жизни, и другие факты вполне соответствуют предложенному взгляду на старение организмов. Новый взгляд позволяет более оптимистично смотреть на возможность вмешательства в процесс старения человека с целью его частичного блокирования и даже “омоложения”.

     В моей модели старения человека, основанной на этой идеологии и принципах ситуационного управления [2], организм представлен в виде специфической совокупности клеточных автоматов с частично детерминированной логикой поведения. В модели используются следующие базовые понятия: объект, отношение, состояние, действие, событие, переход, деятельность, целевая функция. В качестве объекта может выступать, метаболит, структурно-функциональная единица (СФЕ), средовой фактор и процесс, которые обладают определенными свойствами и характеристиками. Последние имеют соответствующие им набор допустимых значений. Объекты, локализованные во времени и пространстве, могут переходить из одного состояния в другое при наличии определенных событий (стимулов) и соответствующих условий, вступать в определенные отношения с объектами своего и других классов. События вызывают определенные действия, обусловливающие переход объекта в другое состояние или нахождение в прежнем состоянии. Основные отношения между объектами разделяются на временные (происходит раньше, позже, одновременно), пространственные (находится внутри, снаружи, сверху, снизу, справа, слева, спереди, сзади), общее-частное (включает в себя), действия (вызывает), взаимодействие (вместе с), наличие (обладает). Объекты обладают определенным уровнем вложенности (организации).

     Одним из важных свойств объектов отдельных классов (например, класса “клетки”) является наличие у них целевой функции, которая определяет поведение объектов в виде возможности вступать в определенные взаимоотношения с другими объектами, а также изменять свое состояние в соответствии с присущим ему на данный момент набором свойств и их значений. Такой главной функцией является самосохранение СФЕ с нарастающим приоритетом по мере повышения их уровня организации (вложенности). Целевая функция клеточного автомата состоит в поддержании своих свойств и характеристик на уровне, обеспечивающим его самосохранение. Автомат считается деятельным (активным, “живым”), если в нем постоянно осуществляются целенаправленные действия в соответствии с частично детерминированной программой поведения. При отсутствии таких действий автомат считается “умершим”. Исходя из вышеизложенного, организм человека также можно представить в виде системной совокупности клеточных автоматов с такой же логикой поведения, функционирующего в среде с вероятностными параметрами [2,3]. Его старение обусловлено зависящим от времени динамическим изменением свойств входящих в него объектов разной степени вложенности и их значений, приводящее в итоге к состоянию, при котором объекты теряют свои свойства и принадлежность к своему классу, т.е. теряют способность к самосохранению своей целостности, в частности, как СФЕ. Все действия автомата описываются с помощью создаваемого мной специализированного языка возрастных изменении GERON [11]. В настоящее время разрабатывается программа для компьютерной реализации этой модели, результаты использования которой будут доложены в отдельном сообщении.

     Создание формализованного языка описания возрастных изменений GERON, позволит создать необходимую методическую основу для развития нового направления в геронтологии – возрастной биоинформатики человека [9] и последующего связывания созданной возрастной базы данных с экспертной системой Aging-Expert [7]. Все это в итоге ускорит построение формализованной системной модели старения человека и создание системы получения новых геронтологических знаний на основе существующих.

     Таким образом, можно заключить, что в настоящее время на основе современных компьютерных информационных технологий формируется новое направление в изучении механизмов старения человека, связанное с интеллектуальной обработкой научной информации и извлечения из нее новых знаний. Значение этого направления, на мой взгляд, будет постоянно увеличиваться и со временем может сравняться или даже превзойти экспериментальное направление в геронтологии. Однако только их сочетание позволит ответить на главный вопрос – почему мы стареем и умираем?

    Литература

1. Бурцев М.С., Кривенко С.А. Возникновение стратегий старения в модели искусственной жизни // Препринт ИПМ РАН. N 24. М.: ИПМ РАН. 2007. 14 c.

2. Кауров Б.А. Индивидуальное развитие человека с точки зрения ситуационного управления // Деп. N 1337-82. М.: ВИНИТИ. 1981. 17 c.

3. Кауров Б.А. О системном анализе механизмов старения // Различные аспекты анализа биологических систем. М.: Наука. 1986. C.63-66.

4. Кауров Б.А. Создание компьютерной модели общих патоморфологических процессов — новый подход к изучению патологии человека // Актуальные вопросы морфологии. Красноярск. 2006. С. 66—67.

5. Кауров Б.А. Некоторые постулаты общей патологии человека // Актуальные вопросы морфологии. Красноярск. 2008. C. 39-42.

6. Кауров Б.А. О формализованной системной модели старения человека // Информатика и системы управления. 2009. N 4 (22). C. 26-28.

7. Кауров Б.А. О применении новых информационных технологий в геронтологии // Наука и инновации. АН Беларуси. 2009. N 8 (78). C. 15-17.

8. Кауров Б.А. Новая схема старения человека // VI Научно-практическая конференция "Общество, государство и медицина для пожилых". 3-4 декабря 2009. Москва. C. 31-32.

9. Кауров Б.А. Возрастная биоинформатика человека – новое направление в геронтологии // VI Научно-практическая конференция "Общество, государство и медицина для пожилых". 3-4 декабря 2009. Москва. С. 33-34.

10. Кауров Б.А. Модель генетической регуляции дифференциации клеток животных // Четвертый съезд Всесоюзного общества генетиков и селекционеров. 1-5 февраля 1982. Кишинев. С. 114-115

11. Кауров Б.А. Элементы создания специализированного языка GERON для формализованного описания и моделирования возрастных биологических процессов // Информатика и системы управления. 2010 (в печати).

12. Кауров Б.А. Взаимосвязь физиологической схемы старения сердечно-сосудистой системы человека с фармакодинамикой гериатрических лекарств // XXI съезд Физиологического общества им. И.П. Павлова. 19-25 сентября 2010. Калуга (в печати).

13. Колчанов Н.А. и др. Интеграция генных сетей, контролирующих физиологические функции организма // Вестник ВОГиС. 2005, т. 9, N 2. С. 179-198.

14. Муромцев Д.И. Концептуальное моделирование знаний в системе Cmap Tools. СПб.: СПб ГУ ИТМО. 2009. 83 с.

15. “Наука против старения”. М. 2009. 68 c.

16. Сукманова В.А., Яхонтов Д.А. Функция эндотелияи уровень мозгового натрий-уретического пептидау мужчин с систолической сердечной недостаточностью в разных возрастных группах // Цитокины и воспаление. 2009. N 1.

17. Чубукова И.А. Data Mining, М.: БИНОМ. 2008. 382 с.

18. Furber J.D. et al. 2007 network model of biological interactions causing human aging // Rejuvenation Research. 2007. Vol. 10, September (supplement 1): s-15-s-18.

19. Pat Langley. Interactive Computational Support for Systems Biology of Aging // Symposium on Systems Biology of Aging. Arizona State University, December 6-7, 2008.

20. The Virtual Human Project: An Idea Whose Time Has Come? // ORNL Review. 2000. N 1 (33). P. 8-12.

21. Joa Passos et.al. Feedback between p21 and reactive oxygen production is necessary for cell senescence // Molecular Systems Biology. 2010. 6:347.

Опубликовано: http://ageing-not.narod.ru/page5_41.html, 03.02.2011.
(Источник: Альманах"Геронтология и гериатрия", N 9, 2010 г., с. 277-279.)