Привет Хабр! На связи снова Дмитрий Крюков, руководитель группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Недавно мы с коллегами выпустили статью в npj Aging, в которой изрядно покритиковали калькуляторы биологического возраста (они же часы старения) и попытались поставить под сомнение саму возможность и даже необходимость расчёта биологического возраста. 

О некоторых проблемах часов старения я уже писал здесь, но, по правде говоря, в тот раз я коснулся лишь верхушки айсберга. Чтобы продемонстрировать всю сложность и неоднозначность этого понятия и стоящих за ним математических определений, мне нужно рассказать эту историю в хронологическом и, наверное, логическом порядке (хотя некоторые детали я все же опущу для удобства восприятия) — и выход новой статьи стал для этого отличным поводом. 

Внимательно прочитав этот пост вы наверняка сможете сами рассчитать биологический возраст, при условии, что владеете минимальным кодингом (ну или хотя бы вайб‑кодингом). И, поверьте, у вас получится это не хуже, чем многих из тех, кто предлагают свои решения как сервис (примеры: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]). С другой стороны, если вы прочитаете пост второй раз, вы скорее всего поймёте, что хорошо оценить биологический возраст на самом деле очень трудно и, возможно, не стоит даже пытаться.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Крюков, я — научный сотрудник лаборатории «Сильный ИИ в медицине» в AIRI. Недавно мы опубликовали статью на стыке биологии старения и машинного обучения, в которой раскритиковали использование так называемых эпигенетических часов старения для измерения омоложения клеток в процессе клеточного репрограммирования. Тема часов старения уже поднималась на Хабре (раз, два, три) — настолько она стала популярной в современной биологии с приходом в неё методов машинного обучения. А уж тема репрограммирования клеток, которую Юрий Дейгин (кстати, рекомендую его блог на Хабре) с легкой руки назвал «эпиоткатом», так вообще превратилась в гигантское направление клеточной биологии и инженерии тканей. 

Однако в этой статье мне хотелось бы поделиться с вами своей историей. Историей того, как я медленно проникал в глубины математики и концепцию часов старения. В один прекрасный момент я ужаснулся тому, насколько заблуждения и когнитивные искажения нормализовались в этой части науки. Чтобы показать, как машинное обучение может зло подшутить над учёными, я последовательно введу в текст все ключевые термины, после чего расскажу, почему расчёт неопределённости так важен в практическом машинном обучении и в биологии старения в частности. Понимаю, что вряд ли мне удастся исчерпать эту тему в рамках одной статьи, однако, я сделаю всё, что в моих силах, чтобы заставить вас настороженно прищуривать взгляд, едва вы услышите что‑либо про биологический возраст или часы старения.

Эта небольшая заметка призвана обратить внимание на одно довольно неочевидное свойство тригонометрических функций, а именно: зависимость от метрики в которой мы работаем. Под катом я не могу обещать строжайших математических выкладок и общепринятой терминологии, но что я обещаю, так это много картинок, которые насытят Ваш пытливый ум пониманием альтернативной тригонометрии.