定量化された免疫老化異常指数：システムレベルの異常を注釈付けし定量化するための大規模言語モデル駆動の手法
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年6月24日
タイトル：The quantified immune-aging dysregulation index: a large-language model-powered method for annotating and quantifying systems-level dysregulation.
雑誌名：Front Artif Intell. 2026; 9: 1732901. doi: 10.3389/frai.2026.1732901.
概 要：
本研究では、経路強化解析の結果を定量的かつ機構的に解釈可能なシステムレベルの異常指標に変換する手法であるTENSE（定量化された免疫老化異常指数）を提案します。このフレームワークは、免疫老化に関連する経路の強化出力を要約し、重要なプロセスを表す5つの機構的カテゴリーに分類します。TENSEは、異なる生物学的コンテキストにおける老化関連プロセスの大きさと分布を反映する正規化された異常スコアを生成します。
方 法：
TENSEは、KNIMEワークフローを介して大規模言語モデル分類器を利用し、重要な経路をDNA損傷、DNA修復、エピジェネティックドリフト、炎症老化、核酸感知の5つのカテゴリーに分類します。これにより、経路から得られた信号を集約し、免疫老化に関連する異常を定量的に評価します。
結 果：
TENSEを神経変性、放射線応答、免疫活性化のデータセットから得られた転写モジュールに適用した結果、異なる異常プロファイルが明らかになりました。アルツハイマー病関連モジュールは主に炎症老化のシグネチャーで特徴付けられ、放射線応答データセットはDNA損傷に関連する信号が優勢でした。敗血症関連の遺伝子シグネチャーは強い炎症的寄与を示し、最も高いTENSE値を記録しました。
結 論：
TENSEは、経路強化解析の出力を定量的な免疫老化異常の推定値に変換する再現性のある解釈可能な手法を提供します。このフレームワークは、異なるデータセット間での老化関連生物学的プロセスの比較分析を可能にします。