东谈主工智能初始的代谢组学苍老时钟不错估量健康和寿命勾引 porn，提供对生物苍老的知悉，并证实血液代谢物数据制定小心性健康战术。
伦敦国王学院的酌量东谈主员发现，基于血液代谢物的东谈主工智能苍老时钟不错估量健康和寿命，加快苍老与更高的健康风险干系。非线性机器学习算法，尤其是立体回想，是最灵验的。
伦敦国王学院神经病学、容貌学和神经科学酌量所 (IoPPN) 的酌量东谈主员进行了一项矜重酌量，以评估基于东谈主工智能的苍老时钟，该时钟通过分析血液数据来揣摸健康和寿命。
这项酌量使用英国生物库中朝上 225，000 名参与者的血液记号物数据来教练和测试 17 种机器学习算法，这些参与者在招募时年齿在 40 至 69 岁之间。酌量东谈主员评估了这些代谢组苍老时钟估量寿命的准确性以及它们与各式健康和苍老想法的干系性。
代谢组学年齿，简称“MileAge”，反馈的是东谈主体基于血液代谢物（代谢经由中产生的小分子，举例食品转换为能量时产生的小分子）的里面生物年齿。东谈主体代谢物估量年齿（MileAge）与实际年齿之间的相反称为 MileAge delta，标明其生物衰总是加快依然减缓。
酌量见识和主要发现
这项酌量发表在《科学进展》杂志上，初度全面相比了不同的机器学习算法哄骗代谢物数据成立生物苍老时钟的智商，哄骗了大众最大的数据集之一。这项酌量由英国国度健康与照应酌量所 (NIHR) 莫兹利生物医学酌量中心 (BRC) 资助，并使用了英国生物库的数据。
平均而言，加快苍老（即代谢物估量年齿大于实际年齿）的东谈主更软弱，更容易患慢性病，健康状态更差，损失风险更高。他们的端粒（染色体结尾的“帽子”）也更短，这是细胞苍老的记号，与动脉粥样硬化等与年齿联系的疾病联系。然则，减缓生物苍老（代谢物估量年齿小于实际年齿）与健康的探讨轻飘。
苍老时钟有助于发现健康状态下跌的早期迹象，从而在疾病发作前给与小心战术和干涉要领。它们还不错让东谈主们主动追踪我方的健康状态，聘任更好的生存花样，并给与要领保执更永劫刻的健康。
群众对苍老时钟的认识
Julian Mutz 博士是 IoPPN 的 King's Prize 酌量员，亦然这项酌量的主要作家，他说：“代谢组学苍老时钟有可能让咱们了解哪些东谈主在晚年出现健康问题的风险更大。与无法调动的实际年齿不同，咱们的生物年齿是不错调动的。这些时钟为生物医学和健康酌量提供了生物年齿的替代测量圭臬，不错匡助塑造个东谈主的生存花样聘任，并为医疗行状践诺的小心战术提供信息。咱们的酌量评估了成立苍老时钟的各式机器学习圭臬，后果标明非线性算法在捕捉苍老信号方面发扬最好。”
遗传流行病学和统计学辅助、NIHR Maudsley BRC 考试、基因组学和估量主题的聚拢副主任、该酌量的资深作家 Cathryn Lewis 辅助暗示：“东谈主们对成立大致准确评估咱们生物年齿的苍老时钟有着浓厚的酷爱。强大的大数据分析不错在股东这些器用方面阐扬要道作用。这项酌量是细生疏物苍老时钟的后劲过甚联接健康聘任智商的遑急里程碑。”
酌量东谈主员发现，使用一种名为 Cubist 执法回想的特定机器学习算法成立的代谢组学时钟与大多量健康和苍老想法关联最为密切。他们还发现，大致模拟代谢物和年齿之间非线性关系的算法每每在捕捉与健康和寿命联系的生物信号方面发扬最好。
嘟嘟嘟在线视频免费观看该酌量由好意思国国立卫生酌量院资助。
参考文件：《代谢组学年齿 (MileAge) 估量健康和寿命：多种机器学习算法的相比》，作家：Julian Mutz、Raquel Iniesta 和 Cathryn M. Lewis勾引 porn，2024 年 12 月 18 日，Science Advances。DOI：10.1126/sciadv.adp3743