
Grazie a modelli statistici all’avanguardia, intelligenza artificiale e machine learning, i ricercatori analizzeranno cambiamenti nelle cellule del sistema immunitario in migliaia di individui e le confronteranno con dati biomedici per capire che caratteristiche hanno queste cellule in persone sane, che stanno invecchiando secondo normali processi, e se ci sono, invece, aspetti ricorrenti in chi ha patologie croniche. Obiettivo finale di questa analisi è individuare marcatori dei normali processi di invecchiamento, di diverse malattie e, anche, dell’esposizione a fattori ambientali che possono influenzare lo stato di salute. Partendo da queste nuove conoscenze si svilupperanno modelli per prevedere il rischio di malattia a lungo termine.
Il progetto condurrà analisi su larga scala su campioni e dati disponibili al pubblico, raccolti nell'ambito di due dei più grandi studi internazionali sulla popolazione al mondo, UK Biobank e East London Genes and Health, e svilupperà analisi informatiche e di laboratorio per estendere la caratterizzazione molecolare di questi individui. Questi dataset includono persone di popolazioni diverse con lo scopo di aumentare la rappresentatività negli studi genetici. Molto importanti per queste ricerche sono i sistemi sanitari nazionali perché sono in una posizione unica per fornire informazioni clinicamente utili su una scala nazionale, a partire dai dati sanitari raccolti nell'ambito delle cure tradizionali.