W artykule opublikowanym 25 listopada 2025 r. w tomie 17, numerze 11 czasopisma Aging-US Josep Perez‑Maletzki (Universidad Europea de Valencia i Universitat de València) oraz Jorge Sanz‑Ros (Stanford University School of Medicine) przedstawili mapę badań nad starzeniem opartą na analizie języka naturalnego. Celem pracy było uchwycenie, jak w ciągu ostatniego stulecia zmieniały się tematyka i priorytety badań oraz wskazanie obszarów, które pozostają niedostatecznie zbadane.
Badacze przeanalizowali ponad 460 000 abstraktów naukowych opublikowanych między 1925 a 2023 rokiem. Do przetworzenia tak obszernego korpusu wykorzystali narzędzia sztucznej inteligencji — w tym modelowanie tematów Latent Dirichlet Allocation (LDA), analizę TF‑IDF (term frequency–inverse document frequency), techniki redukcji wymiarów oraz metody klasteryzacji — aby wyodrębnić kluczowe motywy, śledzić zmiany zainteresowania poszczególnymi tematami w czasie i identyfikować luki badawcze.
Analiza ujawniła wyraźne przesunięcie w kierunku badań klinicznych. Wcześniejsze dekady charakteryzowały się dominacją badań podstawowych na poziomie komórkowym i badaniami na modelach zwierzęcych, natomiast w ostatnich latach coraz większy nacisk kładziony jest na zagadnienia kliniczne — ze szczególnym uwzględnieniem chorób związanych z wiekiem, takich jak choroba Alzheimera i inne formy demencji. Przez grupowanie publikacji w klastry tematyczne zespół był w stanie pokazać, jak zmieniało się natężenie badań nad poszczególnymi obszarami w czasie.
Jednym z kluczowych wniosków jest rosnący rozdział między badaniami biologicznymi a klinicznymi. Oba nurty znacznie się rozwinęły, jednak często poruszają się niezależnie — z ograniczonymi powiązaniami między sobą. Badania kliniczne koncentrują się głównie na geriatrii, systemie opieki zdrowotnej i chorobach neurodegeneracyjnych, podczas gdy nauki podstawowe skupiają się na mechanizmach komórkowych, takich jak stres oksydacyjny, skracanie telomerów, dysfunkcja mitochondriów czy senescencja. Autorzy zwracają uwagę, że taki brak integracji ogranicza przekład odkryć laboratoryjnych na zastosowania medyczne.
W pracy wskazano także szybko rozwijające się, lecz wciąż słabo powiązane z kliniką obszary badań — m.in. autofagię, biologię RNA oraz sensing składników odżywczych. Z kolei istniejące, ugruntowane powiązania, takie jak relacja między rakiem a starzeniem, pozostają silne. Analiza ujawniła również potencjalnie istotne, lecz rzadko badane powiązania, np. między dysfunkcją mitochondriów a senescencją czy między epigenetyką a autofagią, które mogą stanowić obiecujące kierunki dalszych badań.
To napędzane przez sztuczną inteligencję mapowanie krajobrazu badań nad starzeniem oferuje narzędzie pomocne w planowaniu przyszłych badań: pokazuje, które obszary są silnie ze sobą powiązane, a które pozostają izolowane, oraz uwidacznia, jak polityka i finansowanie mogą kształtować priorytety naukowe — co ilustruje silne skupienie na chorobie Alzheimera. W kontekście starzejącej się populacji świata lepsze powiązanie procesów biologicznych z wynikami klinicznymi jest kluczowe dla skuteczniejszego przekładania odkryć naukowych na praktykę medyczną.
Wskazania i pełne dane metodologiczne dostępne są w publikacji: DOI: https://doi.org/10.18632/aging.206340.
