Channel
@nestarenieRU
On this record: Topic · Growth · Engagement · What this channel posts · Reactions · Posts · Citations · Telegram's recommendations · Cite this entry
3,358subscribers
+180 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of 3,162–10,000.
| Telegram ID | -1001395752469 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @nestarenieRU |
| Created | Between 1 June 2018 and 31 July 2021 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 6 August 2026 |
| Last confirmed live | 16 September 2026 |
| Measurements held | 13 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 16 September 2026 |
| On Telegram | t.me/nestarenieRU |
Health & wellness — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 14 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 78% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and why it has no browse page of its own yet.
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 16 Sept 2026, 23:59 | 3,358 | -1 |
| 13 Sept 2026, 01:39 | 3,359 | -12 |
| 3 Sept 2026, 17:00 | 3,371 | +2 |
| 31 Aug 2026, 10:23 | 3,369 | +5 |
| 28 Aug 2026, 12:36 | 3,364 | +10 |
| 25 Aug 2026, 05:42 | 3,354 | +6 |
| 22 Aug 2026, 15:28 | 3,348 | +3 |
| 19 Aug 2026, 14:22 | 3,345 | +25 |
| 16 Aug 2026, 05:23 | 3,320 | +70 |
| 13 Aug 2026, 01:38 | 3,250 | +38 |
| 9 Aug 2026, 23:36 | 3,212 | +36 |
| 6 Aug 2026, 13:21 | 3,176 | -2 |
| 6 Aug 2026, 08:01 | 3,178 | first reading |
20 posts held, back to 27 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 3 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 5 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Measured directly from 1 video with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
153 reactions across 16 posts, in 6 distinct kinds. The most used accounts for 62.7% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 96 | 62.7% | |
| ❤ | 30 | 19.6% | |
| 🔥 | 13 | 8.50% | |
| 😢 | 10 | 6.54% | |
| 👏 | 3 | 1.96% | |
| 👎 | 1 | 0.654% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 17 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 153 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 27 July 2026 to 5 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Искусственный интеллект и лекарства. Громких обещаний много, зарегистрированных успехов — пока ни одного. Далее показаны лишь некоторые публично известные примеры лекарств, созданных или отобранных с помощью искусственного интеллекта, которые не показали ожидаемой эффективности или были прекращены в ходе клинической разработки. Термин созданный с помощью искусственного интеллекта здесь использованы в контексте, что …
😢6👍1
кажется неплохо получилось … https://youtu.be/WFE0r2xG4W4 просмотр рекомендован на 1.5Х а то там длинно и много рекламы
🔥4👍2❤1
🚀 Искусственный интеллект уже меняет медицину. Но способен ли он принимать действительно сложные медицинские решения лучше человека? В этом выступлении я показываю, почему большинство популярных советов из мира биохакинга не выдерживают проверки качественными научными исследованиями, как отличить настоящую доказательную медицину от красивого маркетинга и почему именно искусственный интеллект становится незаменимым п…
👍7
# Правда ли что охлаждённый крахмал лучше? Специально охлаждать картофель ради доказанной пользы для здоровья не нужно. После варки и охлаждения часть крахмала действительно меняет структуру и становится хуже доступной для пищеварительных ферментов. Такой крахмал называют устойчивым крахмалом. Он может усваиваться медленнее и иногда немного уменьшать ранний подъём глюкозы после еды. Но надёжных доказательств пользы…
👍8👎1
Неферментативное гликирование - это механизм старения. Неферментативное гликирование вызывает образование прочных сшивок между белками, такими как коллаген, что делает ткани жесткими и нарушает их функцию, ускоряя старение организма. Глюкозепан образуется в процессе, когда сахар (глюкоза) связывается с белками в тканях без участия ферментов. Это называется неферментативным гликированием. Сначала возникают промежуточн…
👍8😢4
Самое главное, что есть в июле 2027 года – это пришло полное понимание, как диагностировать замедление старения, омоложение. Уже начаты первые попытки классификации медицинских воздействий. И оказывается, что многие медицинские воздействия фактически умеют замедлять старения органов или систем. А некоторые даже омолаживать. Так как старение - это много факторный процесс, то некоторые воздействия из медицины не могут …
👍11
Работа Nestarenie Global в июле В июле опубликованы 9 статей на блоге. Наиболее интересные из них: https://nestarenie.ru/starenie-odnim-mehanizmom.html Является ли старение одним механизмом? https://nestarenie.ru/chto-takoe-omolozhenie.html - Что такое омоложение органа или системы. Это важно, так как сегодня мало кто понимает, как вообще классифицировать то, что происходит с организмом, органами или системами, н…
🔥 ПОЧЕМУ МИЛЛИАРДЫ ДОЛЛАРОВ ДО СИХ ПОР НЕ ПОБЕДИЛИ СТАРЕНИЕ Нам постоянно говорят, что исследованиям старения не хватает денег. Но действительно ли проблема именно в финансировании? США ежегодно тратят колоссальные средства на изучение и лечение возрастзависимых заболеваний. Это огромная научная индустрия, в которой проводятся тысячи исследований, публикуются десятки тысяч статей и регулярно объявляются новые «про…
👍8
[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26064558/] [https://stats.stackexchange.com/questions/176384/do-underpowered-studies-have-increased-likelihood-of-false-positives] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21956292/] [https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27832072/] [https://nplus1.ru/material/2021/12/10/project-reproducibility-cancer-biology] [https:/…
Таким образом, клиническая медицина уже описывает не одну, а целую систему молекулярных мишеней сосудистого старения. Это синтез холестерина, всасывание холестерина, разрушение рецепторов липопротеинов низкой плотности, продукция аполипопротеин-B-содержащих частиц, липопротеин(а), триглицерид-богатые липопротеины, ANGPTL3, аполипопротеин C-III и воспаление. Именно это и есть пример настоящей клинической теории старен…
👍4
# Каковы реальные молекулярные механизмы старения? В настоящий момент существует много методов, которые толи продлевают жизнь, то ли нет. Неопределенность возникает потому, что регулирование исследований допускает к публикации исследования со статистически маломощными исходами из-за недостаточной выборки. Мощность — это вероятность заметить настоящий эффект, если он действительно существует. Статистически маломощны…
Главная идея проста. Атеросклероз развивается десятилетиями, а его молекулярная основа — длительное воздействие атерогенных липопротеинов на сосудистую стенку. Поэтому медицина атакует не «возраст» вообще, а конкретные молекулы, которые создают пожизненную экспозицию сосудов к повреждающим частицам. Первая мишень — ГМГ-КоА-редуктаза. Это фермент синтеза холестерина в печени. Его блокируют статины. Когда синтез холес…
❤2
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @nestarenieRU. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
The reverse of the list above, and a different kind of signal. This does not require this channel to have ever been asked about directly — each row below is a channel we DID ask Telegram about, whose Telegram-generated list happened to include this one. A channel can appear here with an empty list above it, because being named by someone else’s query is independent of having been queried itself.
This channel appears in 1 seed channel's Telegram-generated recommendation list in total. Each is Telegram’s list for THAT channel, not this one — see how this is measured.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 16 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Nestarenie.ru - научно о продлении жизни и долголетии” (@nestarenieRU), 3,358 subscribers as measured 16 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/nestarenieRU.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.