吉罗的衰老熵理论现已得到全面发展，发表在《衰老生物学》（Aging Biology）杂志上《“Aging Clocks, Entropy, and the Challenge of Age Reversal”》，由Andrei E. Tarkhov, Kirill A. Denisov, 和 Peter O. Fedichev撰写，探讨了衰老时钟、熵以及年龄逆转的挑战。
以物理学为基础的模型揭示了衰老与老年相关疾病之间复杂的相互作用，对衰老转化研究和以疾病为重点的药物治疗都具有重要意义。
哺乳动物死亡率上升：
- 疾病：特定健康子系统的失灵（如高血压）；虽然这些机制很复杂，但可以确定，并且可以针对每种疾病开发出治疗方法
- 微观损伤累积：不完善的自我修复过程造成的分子级变化。 这些变化因细胞而异，因此用目前的方法在技术上不可能在这些变化发生后逐一逆转。
在寿命短（小鼠）和寿命长（狗、人类）的哺乳动物身上，都可以观察到这两种与年龄有关的变化。
不过，微观损伤需要时间积累，对小鼠的寿命影响不大，因为小鼠在 2 年后就会死于疾病。
与此相反，人类在数十年内都能很好地控制疾病，而微小的损伤却在不断积累。 随着时间的推移，这会导致恢复能力丧失，疾病风险增加，最终导致死亡。
虽然微观损伤以马赛克模式发生，因细胞而异，但我们的建模表明，大部分损伤是由所有细胞共享的古老而保守的途径造成的。
利用我们的人体靶点发现平台，我们已经确定了一份简明的药物靶点清单，对这些靶点的抑制有可能微调造成人体大部分微小损伤的生物通路。
对老龄化转化研究和制药业的重要影响：
- 小鼠是人类衰老的不良模型：
- 小鼠的寿命延长不太可能转化为人类的寿命延长，尽管小鼠仍然是人类特定疾病的有用模型。
论文摘要提到，通过对英国生物银行（UK Biobank）的大量纵向数据集的分析，研究了复杂的衰老特征，包括DNA甲基化和电子医疗记录。研究发现，这些数据的动态变化可以通过少数独立随机转换在许多亚稳态之间进行模拟，这些随机转换累积的效应可以通过一个称为热动力学生物学年龄（thermodynamic biological age, tBA）的单一随机变量来捕捉。
衰老变化的累积效应可以通过一个称为热力学生物年龄 (tBA) 的随机变量来捕捉，这与其他衰老组学一致。
在提出的理论模型中，tBA 随着年龄的增长而线性增加，跟踪衰老过程中产生的熵（因此信息丢失），并导致生理状态变量不可逆漂移、恢复力降低以及慢性病发病率和死亡风险呈指数级加速。
衰老漂移的熵性质可能会限制完全逆转年龄的可能性，并突出人类和小鼠衰老之间的重要区别，因此有必要重新审视设计可忽略不计的人类衰老的策略。
研究还提出了一个理论模型，将生物体视为一个由大量相互作用的功能单元（FUs）组成的集合，这些单元在发育结束时被初始化到一个亚稳态。随着时间的推移，生物体状态通过一系列随机转换放松到平衡状态，这些转换代表了所有FUs中的微观状态变化。
论文还讨论了衰老过程中熵的增加，以及这种增加如何导致生理状态变量的不可逆漂移、弹性降低，以及慢性疾病和死亡风险的指数级加速。