В ННГУ создан Центр медицины здорового долголетия и когнитивных технологий
Центр медицины здорового долголетия и когнитивных технологий создан на базе Института биологии старения ННГУ
В Институте биологии старения ННГУ создан Центр медицины здорового долголетия и когнитивных технологий, целью которого является реализация одноимённого проекта Научного центра мирового уровня. Соответствующее решение поддержал Учёный совет вуза.
В состав Центра вошли три действующие лаборатории Института. Основная научная задача – разработка цифровых технологий для своевременного выявления предрисков развития возраст-зависимых заболеваний и управления биологическим возрастом. Особое внимание уделяется предрискам нейродегенеративных заболеваний и здоровому долголетию мозга.
Напомним, ННГУ стал одной из базовых организаций Научного центра мирового уровня «Медицина здорового долголетия и когнитивные технологии». Университет Лобачевского вошел в консорциум вместе с Российским центром неврологии и нейронаук – координатором НЦМУ, РНЦХ им. акад. Б.В. Петровского и МГТУ им. Н.Э. Баумана.
Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/v-nngu-sozdan-tsentr-meditsiny-zdorovogo-dolgoletiya-i-kognitivnykh-tekhnologij
В ННГУ будет создан НЦМУ «Медицина здорового долголетия и когнитивные технологии»
В консорциуме с Российским центром неврологии и нейронаук, РНЦХ им. Б.В. Петровского и МГТУ им. Н.Э. Баумана в Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского будет создан НЦМУ «Медицина здорового долголетия и когнитивные технологии». Центр будет профинансирован в размере 1,16 млрд рублей на период 2026-2030 гг.
«Опираясь на эту поддержку и научно-исследовательский потенциал участников консорциума, наши учёные будут решать сложнейшие задачи по разработке высокотехнологичных медицинских изделий, персонализованных моделей, методов диагностики и коррекции ранних признаков старения мозга и нейродегенерации, обладающих высоким потенциалом внедрения как в России, так и за рубежом», – подчеркнул ректор ННГУ Олег Трофимов.
НЦМУ «Медицина здорового долголетия и когнитивные технологии» будет организован на базе НИИ биологии старения ННГУ под руководством доктора физико-математических наук Михаила Иванченко.
«Победа в этом конкурсе – признание высочайшего научного-технологического потенциала участников консорциума и, конечно, НИИ биологии старения ННГУ. Перед консорциумом стоит крайне амбициозная задача развития технологий здорового долголетия и их практического внедрения для управления биологическим возрастом, своевременного выявления предрисков ускоренного старения и их устранения. Мы будем опираться на базу около 500 центров медицины здорового долголетия, которые будут открыты уже в 2027 году в каждом регионе России и будут принимать не менее 3,5 млн человек ежегодно. Особое внимание – предрискам нейродегенеративных заболеваний и здоровому долголетию мозга. Это обеспечит охват всего населения страны, достижение национальной цели по активному долголетию – 78 лет к 2030 году, 81 год к 2036, и даст эффект человекосбережения», – отметил Михаил Иванченко.
Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/nngu-vyigral-konkurs-tretej-volny-na-sozdanie-nauchnykh-tsentrov-mirovogo-urovnya
Учёные ННГУ научили нейросеть оценивать прогноз выживаемости пациентов с диабетом
Модель составляет высокоточный прогноз и определяет решающие факторы неблагоприятного исхода болезни
Учёные Института биологии старения и Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ННГУ им. Н.И. Лобачевского разработали модель на основе искусственного интеллекта, способную предсказать риск смерти от всех возможных причин у пациентов с диабетом и объяснить врачам-специалистам свои выводы.
Модель была обучена на показателях состояния организма более 550 пациентов с диабетом, наблюдавшихся на протяжении 17 лет. Из сотен клинических и лабораторных параметров искусственный интеллект отобрал десять ключевых биомаркеров, формирующих долгосрочный прогноз. Главная особенность разработки – интерпретация нейросетевого анализа с помощью метода SHAP (SHapley Additive exPlanations), который показывает, какие именно данные сыграли в прогнозе решающую роль. Точность прогноза выживаемости с горизонтом 17 лет на протяжении всего периода наблюдения достигает 84%.
«Новизна исследования заключается в создании не только точного, но и объяснимого предсказательного инструмента. Благодаря методу интерпретации прогноза искусственного интеллекта можно выделить взаимосвязи между десятками параметров состояния пациента. Например, мы увидели, что возраст, продолжительность болезни и количество осложнений – самые мощные факторы риска смерти при диабете. Кроме того, наш подход позволяет составить персональную карту рисков для конкретного пациента. К примеру, модель может показать, что у пациента высокий риск смерти на 68% сложился в первую очередь из-за повышенного креатинина, возраста и четырёх диабетических осложнений», – рассказал автор исследования, директор НИИ биологии старения Университета Лобачевского Михаил Иванченко.
Указывая на известные базовые параметры, разработка подсвечивает значение показателей, биологическую роль которых ещё только предстоит выяснить учёным. Так, наряду с мозговым натрийуретическим гормоном (NT-proBNP), отражающим скрытое напряжение сердечной мышцы, или креатинином, который указывает на состояние почек, определённая структура N-гликана в сыворотке крови становится биомаркером иммунной регуляции и процессов старения.
«Улавливая эти скрытые закономерности, мы смещаем фокус с общего ведения болезни на целевое управление индивидуальными рисками. Если модель указывает на то, что главный вклад в риск вносит системное воспаление, можно обсудить противовоспалительную терапию. Если ключевым фактором оказался липидный профиль, это позволяет оптимизировать назначение соответствующих препаратов. Таким образом, объяснимый искусственный интеллект превращается из абстрактного алгоритма в практического помощника, который не заменяет врача, а усиливает его клиническое мышление. Это важный шаг к тому, чтобы продлить и улучшить жизнь миллионов людей, живущих с диабетом», – сообщил Михаил Иванченко.
Научная работа проведена в рамках проекта Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Университета Лобачевского. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Endocrinology.
Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/uchjonye-nngu-nauchili-nejroset-otsenivat-prognoz-vyzhivaemosti-patsientov-s-diabetom
AI Journey 2025: ННГУ рассказал об «умном кольце» и этике ИИ
Учёные ННГУ представили совместную разработку со Сбером, протестировали инновационный носимый гаджет и выступили на ключевой сессии о будущем образования в эпоху искусственного интеллекта
20-21 ноября в Москве прошла Х Международная конференция«AIJourney- 2025. Путешествие в мир искусственного интеллекта», в которой приняли участие директор ИИТММ, директор Центра изучения искусственного интеллекта ННГУ Николай Золотых, руководитель Центра применения искусственного интеллекта ИФИЖ Людмила Макарова, специалист по проектной работе, м.н.с. Центра применения искусственного интеллекта ИФИЖ, член Комиссии по этике ИИ Альянса в сфере искусственного интеллекта Илья Померанцев, директор НИИ биологии старения ННГУ Михаил Иванченко.
В рамках конференции была представлена разработка от СБЕР «Умное кольцо», в создании которой принимали участие сотрудники ИИТММ и НИИ биологии старения ННГУ. Николай Золотых и Михаил Иванченко протестировали «Умное кольцо» на стенде AI Journey – 2025 и подтвердили его технические характеристики.
Также 20 ноября в рамках конференции прошла форсайт-сессия «Человек, знание и алгоритм: новая этика образования в эпоху ИИ», в которой приняли участие сотрудники Людмила Макарова и Илья Померанцев.
Сессия была посвящена тому, как искусственный интеллект меняет образовательную среду и какие подходы помогут сделать применение технологий более ответственным и осмысленным. Участники говорили о рисках и преимуществах ИИ, роли человека в цифровой экосистеме, а также о том, как развивать критическое мышление в эпоху быстрых технологических изменений.
Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/ai-journey-2025-nngu-rasskazal-ob-umnom-koltse-i-etike-ii
Систему искусственного интеллекта для диагностики типа опухоли мозга разработали в ННГУ
Разработка позволит классифицировать опухоль и оценить уровень риска для пациента
Модели ИИ на основе машинного обучения позволяют проводить высокоточную диагностику одного из самых агрессивных видов опухолей головного мозга – глиомы. Система определяет подтип опухоли, прогнозирует выживаемость пациента и в перспективе будет помогать при выборе оптимальной тактики лечения. Диагностика проводится по активности 13 ключевых генов, связанных с тремя основными подтипами глиом: астроцитомой, олигодендроглиомой и глиобластомой.
«Классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли. Гистологические исследования и поиск отдельных мутаций приводят к противоречивым диагнозам. И даже высокотехнологичные протоколы МРТ могут не дать необходимую информацию из-за неоднородности глиом. Наш инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа, когда мы видим, какие гены “выключены”, какие “включены”, и можем оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента. Преимущество нашего решения в том, что система определит подтип глиомы и позволит врачу подобрать нужный метод лечения», – рассказал автор исследования, директор Научно-исследовательского института биологии старения ННГУ им. Н.И. Лобачевского Михаил Иванченко.
Многие модели ИИ работают по принципу «чёрного ящика», не позволяя врачам понять логику принятия решений. Нижегородские учёные использовали подход объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI, XAI). Благодаря дополнительным алгоритмам, система показывает, как именно уровень экспрессии каждого из 13 значимых генов повлиял на прогноз модели.
«Для каждого пациента ответ будет разным, даже если тип опухоли один и тот же. Врач может перепроверить решение нейросети, согласиться, или не согласиться с ним, провести дополнительные исследования. Обоснование диагноза и прогноза необходимо специалистам для доверия ИИ и принятия клинических решений. Возможность заглянуть внутрь биологических процессов, стоящих за прогнозом, открывает новые перспективы для персонализированной медицины», – прокомментировал Михаил Иванченко.
По словам учёных, сегодня разработка может применяться прежде всего для лабораторных научных исследований. В будущем на её основе планируется создание клинических тест-систем для оценки уровня экспрессии генов, что даст возможность ставить точные диагнозы в короткие сроки.
Разработка проводились учёными Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта и Института биологии старения Университета Лобачевского. Результаты опубликованы в специальном выпуске журнала Cancers.
Источник: http://www.unn.ru/site/about/news/sistemu-iskusstvennogo-intellekta-dlya-diagnostiki-tipa-opukholi-mozga-razrabotali-v-nngu
Учёные ННГУ приняли участие в разработке решений для умного кольца Sber
Умные устройства для мониторинга персонального здоровья захватывают рынок носимых устройств как в России, так и во всем мире
Учёные Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта и Института биологии старения ННГУ им. Н.И. Лобачевского по заказу команды компании-партнёра Сбера SberDevices разрабатывают инновационные нейросетевые алгоритмы, позволяющие оценивать уровень стресса, стрессоустойчивости, адаптации организма к стрессу и работоспособности. Результатами успешного внедрения стали доступный для пользователей механизм определения стрессовых ситуаций и рекомендации по их предупреждению и предотвращению.
«Стресс – защитная реакция на угрозы и неопределенность, связанные с событиями повседневной жизни. Мобилизация при стрессе позволяет преодолевать барьеры и обеспечивает успех в решении новых экстремальных задач. Однако, при стрессе ценой успеха становится разрушение организма. Важно оценить способность организма к восстановлению оптимальной функциональности. Чтобы ответить на этот вопрос мы разработали решения ИИ, которые позволяют оценить состояние человека по результатам анализа ритмограммы, вычисляя показатели стресс-напряженности и функциональных резервов организма», – рассказал директор Института биологии старения, главный научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Лобачевского Михаил Иванченко.
«Анализ изменений функционального состояния организма в течение дня даёт ключ не только к персонализированному прогнозу надёжности, устойчивости и эффективности человека, но и позволяет превентивно определить риски развития стресс-индуцированных заболеваний. Мы также разработали систему рекомендаций по целенаправленному улучшению самочувствия с учётом предсказанных рисков», – добавляет заведующая кафедрой психофизиологии факультета социальных наук, ведущий научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Исследовательского центра в сфере ИИ Университета Лобачевского Софья Полевая.
Отдельной задачей стала разработка компактной версии алгоритмов под характеристики умного устройства. Кроме этого, учёные разработали цифровой симулятор – инструмент оценки физиологических параметров человека по получаемым данным (пульс, вариабельность ритма, оксигенация) для виртуальных экспериментов, которые разработчики SberDevices проводят для совершенствования инженерных решений.
«Сбер является ключевым партнёром Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ННГУ, – заключает его директор Николай Золотых. – Мы гордимся тем, что уже в первый год деятельности разработали ряд решений, воспользоваться результатами которых вскоре сможет каждый».
«Умную» систему с нейросетью, которая раньше всех обнаружит стресс у ребёнка, разрабатывают ученые ННГУ
Об этом сообщается на сайте Российского научного фонда.
Часто школьники и студенты не могут сообщить о своем когнитивном и соматическом неблагополучии.
Отслеживать и поддерживать здоровье ребенка поможет внешняя система с нейросетью, которая собирает данные с умных часов и браслетов. Единая экосистема будет знать о состоянии ребенка больше, чем он сам про себя, его учителя или родители.
В рамках гранта РНФ психофизиологи ННГУ разрабатывают ИТ-платформу, которая объединяет сенсоры и нейросетевые детекторы, по ритму мозга и сердца оценивая адаптационный потенциал и степени напряжения регуляторных функций.
«Выделены особенности вариабельности сердечного ритма, указывающие на острые стрессовые реакции, с точностью до 10 секунд мы можем фиксировать события, вызвавшие стресс, и определять индивидуальные стрессовые нагрузки во время учёбы», — сообщила зав.кафедрой психофизиологии ННГУ Софья Полевая.
Учёные рассчитывают, что разработанная ими экосистема будет внедряться именно в Нижегородской области – темп и напряженность жизни по ключевым параметрам близки к столичным.
Старение под контролем: ННГУ опубликовал две статьи в журнале Nature Aging
Исследователи ННГУ с коллегами создали систему ИИ, которая выявляет повышенный риск возрастных заболеваний и определяет реальный биологический возраст человека
Новый подход к диагностике скорости старения и определению реального биологического возраста человека предложили ученые ННГУ в составе научного коллектива. Он анализирует маркеры ключевого механизма старения — хронического воспаления — с учетом образа жизни, стресса, диеты и генетики отдельного пациента. Результаты исследования представлены в двух публикациях в Nature Aging от 30 июня и 14 августа, а также в журнале International Journal of Molecular Sciences.
Уровень публикаций высочайший – две статьи в ведущем профильном издании Nature Aging в течение двух месяцев – без преувеличения, свидетельство мирового лидерства Института биологии старения ННГУ в данной области.
Как объяснили ученые, хроническое (не острое) воспаление — это, с одной стороны, полезный процесс, защищающий организм от патогенов и очищающий его от изношенных или умерших клеток, с другой стороны – усиление этого процесса с возрастом «бьет» по системам жизнедеятельности организма.
«Представьте себе, например, что вы постоянно живете с температурой +37,1. Повышенный уровень системного воспаления провоцирует ускоренное старение и преждевременное развитие основных возрастных заболеваний: сердечно-сосудистых, нейродегенеративных, онкологических», — рассказал директор Научно-исследовательского института биологии старения Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского (ННГУ) Михаил Иванченко.
Исследователи университета с коллегами из Государственного научного центра Российской Федерации ФГБНУ «Российский научный центр хирургии имени академика Б. В. Петровского» (РНЦХ им. Б.В. Петровского) создали систему искусственного интеллекта, которая выявляет повышенный риск возрастных заболеваний и определяет реальный биологический возраст человека. На ее основе могут быть выданы рекомендации по замедлению износа организма и оценен вклад отдельных факторов: изменения диеты, коррекция режима сна, климата и экологического качества места для жизни – для каждого человека они будут свои.
“Например, средиземноморская диета приводит к снижению маркеров воспаления на 15-25 процентов, что может быть использовано для персонализированных рекомендаций. В перспективе 5–10 лет интеграция этих подходов в клиническую практику может увеличить продолжительность здоровой жизни на 5–10 лет и снизить затраты на лечение возрастных заболеваний на 20–30 процентов”, — рассказал Михаил Иванченко.
Большинство существующих биологических часов и подходов к управлению здоровым старением фокусируется на общем состоянии организма человека или конкретных систем и органов. По сравнению с обычными терапевтическими подходами, предполагающими лечение заболеваний с уже проявившейся симптоматикой, выявление предрисков и их своевременное устранение позволяет сохранить организм в здоровом состоянии, добавил ученый.
“Уникальность нашего результата в том, что мы изучаем первопричину – иммуновоспалительный механизм старения, разработали инструменты для его оценки и стратегии управления. Существующие аналоги имеют ряд ограничений: не дают конкретной информации об иммуновоспалительном статусе, обладают высокой погрешностью, плохо применимы в принятии решения врачом-специалистом. Наши решения на основе искусственного интеллекта одновременно учитывают множество показателей, поэтому обеспечивают точность определения биологического возраста до 7 лет”, — подчеркнул Михаил Иванченко.
В дальнейшем специалисты ННГУ адаптируют систему оценки биологического возраста для клинического применения. Также ученые планируют проведение долгосрочных исследований для отслеживания динамики воспалительного старения у одних и тех же людей на протяжении многих лет, уделяя особое внимание изучению эффективности различных вмешательств с учётом индивидуальных особенностей пациентов.
Медицина будущего: в ННГУ доступна уникальная диагностика на основе ИИ
350 пациентов прошли индивидуальное обследование с применением ИИ-технологий в Университетской клинике ННГУ
350 пациентов прошли комплексное обследование с использованием инновационных систем превентивной медицины на основе искусственного интеллекта в Университетской клинике Института клинической медицины ННГУ.
Разработанные в Институте биологии старения под руководством Михаила Иванченко калькулятор когнитивного возраста, система ИИ для прогнозирования возрастных заболеваний и технология оценки кардиовозраста позволяют оценивать биологический возраст различных систем организма и выявлять риски развития хронических заболеваний на доклинической стадии, что соответствует современным тенденциям медицины долголетия.
Пациенты получают персонализированные заключения, содержащие оценку биологического возраста и прогноз рисков сердечно-сосудистых и нейродегенеративных патологий на основе клинических данных, общего и биохимического анализа крови, электрокардиографии, ультразвукового исследования сердца и артерий, а также результатах прохождения когнитивных тестов.
«Разработанная система платформа искусственного интеллекта реализует инновационный комплексный подход по использованию клинических, кардиологических и когнитивных данных в единой системе оценки здоровья», – поясняет Михаил Иванченко. «Мы использовали технологии передового ИИ, включая нейросетевые алгоритмы, для выявления предрисков патологий, определения неблагоприятных тенденций в изменении состояния организма, и, сочетая большие языковые модели для автоматизированной интерпретации результатов с врачебной оценкой, предоставляем посетителям Университетской клиники заключения с конкретными рекомендациями по профилактике и коррекции выявленных нарушений. По-сути, мы впервые в России внедрили по-настоящему интегративный подход персонализированной превентивной медицины долголетия».
«Мы очень воодушевлены результатами внедрения платформы» – говорит директор Института клинической медицины Наталья Григорьева. «Наши врачи внимательно анализируют риски, выявляемые системами искусственного интеллекта, и отмечают высокую диагностическую точность и клиническую ценность генерируемых научных заключений. Напомню, что наш Институт ежегодно проводит межрегиональную научно-практическую конференцию «Клиническая медицина на пути к активному долголетию». Мы ожидаем, что широкое применение этих технологий позволит снизить смертность в трудоспособном возрасте за счет раннего выявления сердечно-сосудистых рисков (до 70% предотвратимых случаев), увеличить продолжительность качественной жизни за счет превентивной коррекции когнитивных и общесоматических возрастных изменений. С точки зрения организации системы здравоохранения – это оптимизация затрат за счет смещения акцента на профилактику вместо лечения запущенных форм заболеваний».
Узнать свой когнитивный возраст можно за 15 минут пройдя онлайн-тест. Данные тесты оценивают скорость принятия решений, краткосрочную память, моторные реакции, логическое мышление, цветовосприятие и гибкость мышления (решения в условиях когнитивного конфликта).
Учёные ННГУ научили нейросеть определять регион происхождения человека по иммунитету
Разработка позволит оценивать скорость старения коренного населения российских регионов и создавать рекомендации по активному и здоровому долголетию
Учёные ННГУ им. Н.И. Лобачевского и Северо-Восточного федерального университета (СВФУ) имени М.К. Аммосова создали нейросеть, которая с точностью до 95% определит региональную принадлежность человека по особенностям его иммунитета. Обучение нейросети проводилось по данным о состоянии иммунной системы жителей Крайнего Севера и центральной части России.
В основе проекта лежит концепция воспалительного старения (inflammaging). Это базовое воспаление организма, которое зависит от режима работы иммунитета человека.
«В норме иммунная система регулярно очищает организм от вирусов, патогенов и клеточного мусора, с возрастом такая “уборка” требуется всё чаще, а уровень базового воспаления растёт. Мы видим это по числу цитокинов – белков, управляющих иммунитетом. Каждый из них отвечает за свою группу заболеваний. Эти показатели могут значительно отличаться у жителей Якутска и Нижнего Новгорода», – сообщил автор исследования, главный научный сотрудник Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта Института информационных технологий, математики и механики (ИИТММ) Университета Лобачевского Михаил Иванченко.
По словам учёных, иммуновоспалительный профиль жителей Якутии соответствует статистике заболеваемости регионов Крайнего Севера: их иммунитет вынужден активно бороться с вирусными инфекциями, в том числе с болезнями лёгких. При этом от диабета, артрита, аллергий и кожных заболеваний якуты страдают реже, чем нижегородцы или москвичи.
«По сравнению с нижегородцами, жители Якутии более склонны к иммуновоспалительному старению. Это подтверждает результаты наших прошлогодних исследований, где мы показали, что в экстремальных климатических условиях люди стареют быстрее. Нейросеть, которую мы натренировали, сможет классифицировать население и других регионов», – рассказал Михаил Иванченко.
Учёные рассчитывают масштабировать проект, чтобы определить иммунный возраст жителей разных уголков России. Знание иммуновоспалительного профиля жителей конкретного региона России позволит сбалансировать иммунную систему, предотвратить ускоренное старение населения и выработать индивидуальные рекомендации по коррекции образа жизни.
«Изучение иммуновоспалительного возраста у разных этносов и в различных климатических зонах помогает понять, как генетические и экологические факторы влияют на здоровье и старение. Это знание способствует разработке персонализированной профилактики заболеваний», – прокомментировал директор Института долголетия с клиникой превентивной медицины и реабилитации Российского научного центра хирургии (РНЦХ) им. академика Б.В. Петровского, член-корреспондент РАН Алексей Москалёв.
Исследование выполнено в рамках проекта Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ИИТММ ННГУ им. Н.И. Лобачевского при участии учёных Института биологии старения ННГУ и Медицинского института СВФУ им. М.К. Аммосова. Результаты опубликованы в высокорейтинговом журнале International Journal of Molecular Sciences.