Исследователи представили MetFoundation — инновационную метаболомную базовую модель, обученную методом самообучения (self-supervised learning) на данных ЯМР-метаболомики более 430 000 участников из UK Biobank. В отличие от традиционных «часов старения», которые предполагают однородность процессов, MetFoundation способна улавливать сложную нелинейную структуру системного метаболизма. С помощью тонкой настройки выживаемости авторы разработали модель старения, тесно связанную с риском смертности и возрастными заболеваниями. Ключевым достижением стало выявление 13 уникальных метаболических подтипов, которые демонстрируют различную предрасположенность к деменции и диабету даже при одинаковых показателях ускорения старения. Для практического применения была создана облегченная модель, позволяющая аппроксимировать сложные метаболомные данные, используя лишь стандартные анализы крови. Валидация на данных из Китая (CHARLS) подтвердила высокую обобщающую способность модели и её потенциал для персонализированной медицины.