衰老与生理功能降低、疾病易感性增加、慢性炎症等过程有关。然而，健康衰老对细胞分子编程的影响尚不清楚。

在与圣路易斯华盛顿大学 Maxim Artyomov 实验室合作的一项联合研究项目中，我们的目标是通过对大规模多组学数据集进行全面的表征和执行系统分析，在所有水平上，从分子到特定器官和机体水平了解人类衰老。这些数据集包括批量和单细胞转录组学、表观基因组学、代谢组学、蛋白质组学、临床血液检测等。最终目标是使用受控良好的纵向数据来检测人类老化的主要驱动因素。

该小组创造了新的方法，并为实验数据分析的所有阶段建立了计算管道。我们在生物信息学、机器学习和软件开发方面的专业知识使我们能够结合构建稳健且可扩展的管道所需的最佳做法。

主要出版物：

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 (2021): 99-115.
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).