پیری تخمدان یکی از چالش‌های مهم در پزشکی تولیدمثل است که تأثیر گسترده‌ای بر سلامت زنان دارد. برخلاف بسیاری از ارگان‌های دیگر، تخمدان‌ها زودتر وارد روند پیری می‌شوند و این امر با کاهش تعداد فولیکول‌ها، کاهش سطح استروژن و افزایش خطر بیماری‌های مرتبط همراه است. اما چرا هنوز درمان‌های مؤثری برای کند کردن این روند نداریم؟ پاسخ در پیچیدگی مکانیسم‌های این فرآیند نهفته است.
بیوانفورماتیک، در کنار فناوری‌های نوظهور اُمیکس از جمله ژنومیکس، اپی‌ژنومیکس، ترانسکریپتومیکس، پروتئومیکس و متابولومیکس مسیر جدیدی برای توسعه داروهای مؤثر در پیری تخمدان ایجاد کرده است که می‌تواند به کشف اهداف درمانی جدید و در نهایت بهبود سلامت باروری در زنان منجر شود. از جمله ی این مسیرها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
شناسایی اهداف ژنتیکی: مطالعات ژنتیکی نشان داده‌اند که برخی از ژن‌ها، مانند BRCA2 و TERT، نقش مهمی در پیری تخمدان دارند. با استفاده از داده‌های Genom Wide Association Studies و Mendelian Randomization، می‌توان این ژن‌ها را به‌عنوان اهداف بالقوه درمانی بررسی کرد.
تحلیل ترنسکریپتومیکس: بررسی تغییرات بیان ژنی در سطح سلولی و محیط بافتی می‌تواند در شناسایی مسیرهای مولکولی مؤثر در کاهش ظرفیت تخمدانی کمک کند.
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: مدل‌سازی داده‌های اُمیکس و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تواند به شناسایی ترکیبات دارویی جدید برای تأخیر در پیری تخمدان منجر شود.
مدل‌های پیش‌بالینی: استفاده از داده‌های اُمیکس در مدل‌های حیوانی و ارگانوئیدها به ارزیابی پیش‌بینی‌پذیری داروها پیش از ورود به فاز کارآزمایی‌های بالینی کمک می‌کند.
با توجه به رشد سریع این حوزه، آینده روشنی برای توسعه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده پیش بینی می‌شود .
