倫敦國(guó)王學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)近期取得了一項(xiàng)突破性的科研成果，他們開(kāi)發(fā)出一種基于人工智能技術(shù)的“衰老時(shí)鐘”，該工具能夠通過(guò)分析個(gè)體的血液代謝物數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)個(gè)體的健康狀況及預(yù)期壽命。

這一創(chuàng)新性的“衰老時(shí)鐘”具備強(qiáng)大的預(yù)警功能，能夠捕捉到健康狀況下滑的早期信號(hào)。這意味著，在疾病尚未發(fā)作之前，人們就有機(jī)會(huì)采取預(yù)防性的策略和干預(yù)措施，從而有效避免或延緩疾病的發(fā)生。它還允許個(gè)人主動(dòng)追蹤自身的健康狀況，從而做出更加明智的生活方式選擇，保持更長(zhǎng)時(shí)間的健康狀態(tài)。

這項(xiàng)研究基于英國(guó)生物樣本庫(kù)中超過(guò)22.5萬(wàn)名年齡在40至69歲之間的參與者的血液標(biāo)記數(shù)據(jù)。研究人員對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了深入的挖掘和分析，訓(xùn)練并測(cè)試了多達(dá)17種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。最終，他們發(fā)現(xiàn)非線性機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是Cubist回歸模型，在這一領(lǐng)域表現(xiàn)出色，具有極高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

為了更精確地評(píng)估個(gè)體的生物年齡，科學(xué)家們?cè)谘芯恐幸肓恕癕ileAge”代謝組年齡的概念。這一指標(biāo)通過(guò)觀察血液新陳代謝過(guò)程中產(chǎn)生的小分子（例如食物轉(zhuǎn)化為能量時(shí)釋放的分子）來(lái)得出。而MileAge delta，即MileAge與實(shí)際年齡的差值，則能夠反映出個(gè)體的生物衰老速度是處于加速還是減速狀態(tài)。

研究結(jié)果顯示，MileAge高于實(shí)際年齡的個(gè)體，往往身體狀況較差，更容易患上慢性疾病，自我評(píng)估的健康狀況也不理想，且面臨更高的死亡風(fēng)險(xiǎn)。這些個(gè)體的端粒長(zhǎng)度也較短（端粒是細(xì)胞衰老的一個(gè)重要標(biāo)志），與動(dòng)脈粥樣硬化等老年疾病密切相關(guān)。

作為該研究的主要作者，IoPPN國(guó)王獎(jiǎng)研究員朱利安·穆茨博士表示：“代謝組學(xué)衰老時(shí)鐘為我們提供了一種全新的視角，幫助我們識(shí)別出哪些人在晚年可能面臨更大的健康風(fēng)險(xiǎn)。與無(wú)法改變的實(shí)際年齡不同，我們的生物年齡是可以通過(guò)調(diào)整生活方式等因素來(lái)改變的。”

“這些衰老時(shí)鐘為生物醫(yī)學(xué)和健康研究領(lǐng)域提供了生物年齡的替代衡量標(biāo)準(zhǔn)，這將有助于引導(dǎo)個(gè)人做出更健康的生活方式選擇，并為衛(wèi)生服務(wù)機(jī)構(gòu)制定預(yù)防策略提供科學(xué)依據(jù)。我們的研究還評(píng)估了多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法在開(kāi)發(fā)衰老時(shí)鐘中的應(yīng)用，結(jié)果顯示非線性算法在捕捉衰老信號(hào)方面表現(xiàn)尤為突出?！?/p>