moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2022.37.2.015 1177 Разработка веб-приложения для определения биологического возраста по функциональным показателям Development of a web-application to predict biological age by functional indicators Зотов Антон Олегович Zotov Anton Olegovich anton@zotov.online aff-1 0000-0002-2084-3916 Лимановская Оксана Викторовна Limanovskaya Oksana Viktorovna limanovskaya@mail.ru aff-2 0000-0003-0806-1177 Гаврилов Илья Валерьевич Gavrilov Iliya Valeriyavich iliagavrilov18@yandex.ru aff-3 0000-0001-7928-2503 Мещанинов Виктор Николаевич Meshchaninov Viktor Nikolaevich mv-02@yandex.ru aff-4 кафедра интеллектуальных информационных технологий института фундаментального образования Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина Department of Intellectual Information Technologies of the Institute of Fundamental Education of the First President of Russia B. N. Yeltsin Ural Federal University кафедра интеллектуальных информационных технологий института фундаментального образования Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина старший научный сотрудник лаборатории антивозрастных технологий «Институт медицинских клеточных технологий», старший научный сотрудник отдела общей патологии Уральского государственного медицинского университета Минздрава РФ The Department of Intellectual Information Technologies, Institute of Fundamental Education, Ural Federal University named after the first President of Russia B.N. Yeltsin Senior Researcher, Laboratory of Anti-Aging Technologies, Specialized Medical Care Center of Medical Cell Technology Institute, Senior Researcher, Department of Common Patology, Ural State Medical University кафедра биохимии Уральского государственного медицинского университета Минздрава РФ лаборатория антивозрастных технологий «Институт медицинских клеточных технологий» The Department of Biochemistry, Ural State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation» Laboratory of Anti-Aging Technologies, Specialized Medical Care Center of Medical Cell Technology Institute кафедра биохимии Уральского государственного медицинского университета Минздрава РФ лаборатория антивозрастных технологий «Институт медицинских клеточных технологий» the Department of Biochemistry, Ural State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation Laboratory of Anti-Aging Technologies, Specialized Medical Care Center of Medical Cell Technology Institute 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2022.37.2.015 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Скорость старения является комплексным показателем состояния здоровья человека, зависящим от множества факторов, которые включают в себя внешние и внутренние воздействия на организм (болезнь и процессы ее коррекции), что находит отражение в медико-биологических показателях организма (функциональных, биохимических, гематологических и прочих). Для определения скорости старения широко используется понятие биовозраста, который представляет собой комплексный параметр, основанный на определении степени постарения (износа, повреждения) организма человека на основе его медико-биологических параметров. В статье представлена разработка клиент-серверного веб приложения для определения биовозраста пользователя на основе его функциональных показателей – систолическом артериальном давлении, диастолическом артериальном давлении, времени задержки дыхания на вдохе, времени задержки дыхания на выдохе, величине жизненной емкости легких, остроте слуха, состоянии аккомодации хрусталика глаза, времени статической балансировки, массы тела, роста. Веб-приложение позволяет врачам и администраторам определять биовозраст пациента на основе введенных в приложении функциональных данных пользователя, учитывая влияние геропрофилактической терапии. Веб-приложение отображает данные в виде списка и графика и позволяет отправлять отчеты на электронную почту пациента, а также выгружать их. Серверная часть приложения выполнена на языке программирования C# и фреймворке ASP.NET. Клиентская часть приложения выполнена на языке программирования TypeScript и фреймворке React с применением библиотеки компонентов пользовательского интерфейса Antd. В качестве базы данных используется PostgresSQL. В качестве модуля прогнозирования биологического возраста используется ранее разработанная математическая модель, обученная на выборке данных объемом 650 записей и имеющая точность в 5,87 лет. Возможность прогнозирования биовозраста пациента с учетом длительности и типа геопрофилактического воздействия позволяет использовать разработанное приложение в качестве инструмента для выявления ведущего механизма старения пациента.

The rate of aging is a complex indicator of human health which depends on many factors that include external and internal effects on the body (disease and its correction processes), which is reflected in the biomedical indicators of the body (functional, biochemical, hematological and others). To determine the rate of aging, the concept of bio-age is widely used, which is a complex parameter based on ascertaining the degree of human body aging (wear, damage) in reliance on its biomedical parameters. This article presents the development of a client-server web-application for determining the bio-age of a user by evaluating their functional indicators - systolic blood pressure, diastolic blood pressure, breathing delay time on inhalation, breathing delay time on exhalation, the value of lungs vital capacity, hearing acuity, the state of eye lens accommodation, static balancing time, body weight, height. The web-application allows doctors and administrators to determine the patient's bio-age, drawing on the user's functional data entered in the application, taking into account the influence of geroprophylactic therapy. The web-application displays data in the form of a list and a graph and enables one to send reports to the patient's email and to upload them. The server part of the application is written in the C# programming language and ASP.NET framework. The TypeScript programming language and the React framework with the Antd user interface component library were employed to design the client part of the application. PostgresSQL is utilized as a database. As a module for predicting biological age, a previously developed mathematical model, trained on a data sample of 650 records and having an accuracy of 5.87 years, is applied. The ability to predict the patient's bio-age with consideration to the duration and a type of geoprophylactic exposure makes the developed application a suitable tool to identify the leading mechanism of a patient’s aging.

 биовозраст биологический возраст механизмы старения веб-приложение для определения биовозраста машинное обучение в медицине bio-age biological age aging mechanisms web-application for determining bio-age machine learning in medicine Работа выполнена частично в рамках и при поддержке государственного задания Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения Министерства здравоохранения Российской Федерации, тема: "Индивидуализация подбора комплексной геропрофилактической терапии", номер исследования 121030900298-9 The research was partially carried out under and with the support of the state task of the Federal State Budgetary Educational Institution of the Ministry of Health of the Russian Federation, subject: "Individualization of the selection of complex geroprophylactic therapy", research number 121030900298-9. References Абрамович С.Г. Биологический возраст человека. Сибирский медицинский журнал. 1999;4:4-7. Лимановская О.В., Гаврилов И.В., Мещанинов В.Н., Щербаков Д.Л., Колос Е.Н. Моделирование биологического возраста пациентов на основе их функциональных показателей. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(2):1–16. DOI: 10.26102/2310-6018/2021.33.2.028. Самородская И.В., Старинская М.А. Биологический возраст и скорость старения как фактор развития неинфекционных заболеваний и смертности. Профилактическая медицина. 2016;19(5):41–46. DOI 10.17116/profmed201619541-46. Wu J.W., Yaqub A., Ma Y. et al. Biological age in healthy elderly predicts aging-related diseases including dementia. Sci Rep. 2021;11:1–10. DOI 10.1038/s41598-021-95425-5. Pyrkov T.V., Sokolov I.S., Fedichev P.O. Deep longitudinal phenotyping of wearable sensor data reveals independent markers of longevity, stress, and resilience. Aging. 2021;13(6):7900–7913. DOI: 10.18632/aging.202816. Humanity. Доступно по: https://www.humanity.health (дата обращения: 13.04.2022). Putin E., Mamoshina P., Aliper A., Korzinkin M., Moskalev A., Kolosov A., Ostrovskiy A., Cantor C., Vijg J., Zhavoronkov A. Deep biomarkers of human aging: Application of deep neural networks to biomarker development. Aging. 2016;8(5):1021–1030. DOI: 10.18632/aging.100968. Танатканова А.К., Жамбаева А.К. Построение клиент-серверных приложений. Наука и образование сегодня. 2019;41:6(2). Khalil M.E., Ghani K., Khalil W. Onion architecture: a new approach for XaaS (every-thing-as-a service) based virtual collaborations. 13th Learning and Technology Conference (L&T). 2016;1:1–7. DOI: 10.1109/LT.2016.7562859. NET documentation. Доступно по: https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet (дата обращения: 06.04.2022). Stonebraker M., Rowe L.A., Hirohama M. The Implementation of Postgres. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 1990;2(1):340–355. DOI:10.1109/69.50912. Adya A., Blakeley J.A., Melnik S., Muralidhar S. Anatomy of the ADO.NET entity framework. Proceedings of the 2007 ACM SIGMOD international conference on Management of data. 2007;1:877–888. DOI: 10.1145/1247480.1247580. Open Neural Network Exchange. Доступно по: https://onnx.ai (дата обращения: 06.04.2022). Suresh M., Hoang H. An Architectural Style for Single Page Scalable Modern Web Application. International Journal of Recent Research Aspects. 2018;5(4):6–13. TypeScript is JavaScript with syntax for types. Доступно по: https://www.typescriptlang.org (дата обращения: 06.04.2022). React – A JavaScript library for building user interfaces. Доступно по: https://reactjs.org (дата обращения: 06.04.2022). Azure DevOps. Доступно по: https://azure.microsoft.com/en-us/services/devops (дата обращения: 06.04.2022). Zhang Y., Wang H., Vasilescu B., Filkov V. One Size Does Not Fit All: An Empirical Study of Containerized Continuous Deployment Workflows. Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. 2018;1:295–306. DOI: 10.1145/3236024.3236033. Мякотных В.С., Мещанинов В.Н., Боровкова Т.А., Сиденкова А.П. Теория и практика современной геронтологии: монография. Екатеринбург: ООО «ИИЦ «Знак качества»; 2022. 280 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.