El envejecimiento se asocia, entre otros, a procesos como la reducción de las funciones fisiológicas, el aumento de la vulnerabilidad a las enfermedades y la inflamación crónica. Sin embargo, no se conocen bien cómo afecta el envejecimiento saludable a la programación molecular de las células.

En un proyecto de investigación conjunto en colaboración con el laboratorio de Maxim Artyomov de la Universidad de Washington en San Luis, tenemos como objetivo entender el envejecimiento humano a todos los niveles, desde el molecular hasta el específico de órganos y organismos, mediante la caracterización exhaustiva y la realización de análisis de sistemas en conjuntos de datos multiómicos a gran escala. Estos conjuntos de datos incluyen transcriptómica unicelular y masiva, epigenómica, metabolómica, proteómica o análisis clínicos de sangre, entre otros. El objetivo final es detectar los principales motores del envejecimiento humano con datos longitudinales bien controlados.

El grupo crea métodos novedosos y construye procesos computacionales para todas las etapas del análisis de datos experimentales. Nuestra experiencia en bioinformática, machine learning y desarrollo de software nos permite combinar las mejores prácticas para crear proceosos robustos y escalables.

Publicaciones principales:

1. Shchukina, I., Bagaitkar, J., Shpynov, O. et al. Enhanced epigenetic
   profiling of classical human monocytes reveals a specific signature of
   healthy aging in the DNA methylome. Nat Aging 1, 124–141 (2021).
2. Mogilenko, D., Shpynov, O. et al. Comprehensive profiling of an aging immune
   system reveals clonal GZMK+ CD8+ T cells as conserved hallmark of
   inflammaging. Immunity 54.1, 99–115 (2021).
3. Arthur, L., Esaulova, E., Mogilenko, D. et al. Cellular and plasma
   proteomic determinants of COVID-19 and non-COVID-19 pulmonary
   diseases relative to healthy aging. Nat Aging 1, 535–549 (2021).