Наша научная группа изучает раннее развитие (включая эмбриональное), рост, пубертат, репродукцию и старение в проспективных междисциплинарных исследованиях. Онтогенетическая концепция инициации здоровья и болезней (англ. Developmental Origins of Health and Disease, DOHaD) и новая концепция отцовских первопричин здоровья и болезней (англ. Paternal Origins of Health and Disease, POHaD), предполагают, что воздействие факторов окружающей среды как на мать, так и на отца может играть роль в репрограммировании генетически обусловленного здоровья следующего поколения на протяжении всей его жизни, а возникшие родительские изменения до зачатия могут быть переданы через поколения посредством сложных и разнообразных эпигенетических механизмов.

Мы собираем научные данные об индивидуальной изменчивости жизненных траекторий в результате сложного взаимодействия генетических факторов, возраста, факторов окружающей среды и образа жизни в цикле уязвимых периодов онтогенеза, включая детство, половое созревание, юность и период до зачатия. Чтобы перейти от системы «лечения болезней» к системе «здоровьесбережения», научному сообществу необходимо разработать эффективные прогностические модели, которые могут оценивать будущие индивидуальные риски заболеваний на основе данных до зачатия и ранних периодов жизни. Такой подход позволит разрабатывать персонализированные профилактические вмешательства для снижения рисков заболеваний до их наступления.

В когортных проспективных исследованиях на протяжении десятилетий (например, Russian Children’s Study, Российское Исследование Детского Здоровья) сформирован масштабный биобанк, сопровождающийся подробным описанием фенотипических проявлений и жизненных событий. В частности, мы разработали и внедрили методы сбора и обработки образцов крови, мочи, эякулята, фолликулярной жидкости, внеклеточных везикул из биологических сред для многоцелевого анализа комплекса молекулярных маркеров с использованием высокопроизводительных методов. В различных биологических объектах получены мультиомиксные данные, такие как экзом, метилом, транскриптом малой некодирующей РНК, протеом, экспосом. Для статистического анализа зависимости между многочисленными факторами-предикторами, биомаркерами и состояниями здоровья используются современные вычислительные методы, такие как многофакторные регрессионные модели и машинное обучение.