一支研究团队开发了一种新的系统，用于估计一个人的生物年龄——这是一种衡量身体衰老程度的方法，而不仅仅是计算从出生以来的年数。通过仅仅五滴血液，这种新方法分析22种关键类固醇及其相互作用，以提供更精确的健康评估。该团队的突破性研究为个性化健康管理提供了一个潜在的进步，允许更早地发现与年龄相关的健康风险并进行量身定制的干预。
我们都知道有些人似乎逆转衰老——这些人看起来比同龄人年轻，即使他们的年龄相同。他们的秘密是什么？日本大阪大学的科学家们可能找到了量化这种差异的方法。通过将激素（类固醇）代谢途径纳入驱动人工智能（AI）的模型中，他们开发了一种新的系统，来估计一个人的生物年龄，衡量身体衰老的程度，而不仅仅是计算从出生以来的年数。
通过仅五滴血液，这种新方法分析22种关键类固醇及其相互作用，以提供更精确的健康评估。该团队的突破性研究发表在《科学进展》上，为个性化健康管理提供了一个潜在的进步，允许更早地发现与年龄相关的健康风险并进行量身定制的干预。
解锁身体的衰老特征
衰老不仅仅与我们生活的年数有关——它受到遗传、生活方式和环境因素的影响。传统的生物年龄估计方法依赖于广泛的生物标志物，比如DNA甲基化或蛋白质水平，但这些方法往往忽视了调节身体内部平衡的复杂激素网络。
“我们的身体依赖激素来维持动态平衡，因此我们想，为什么不将这些作为衰老的关键指标呢？”研究的共同第一作者王秋怡博士说。为了验证这个想法，研究团队集中于类固醇激素，这些激素在代谢、免疫功能和应激反应中扮演着至关重要的角色。
一种新的AI驱动模型
该团队开发了一个深度神经网络（DNN）模型，纳入了类固醇代谢途径，使其成为第一个明确考虑不同类固醇分子之间相互作用的AI模型。该模型不是关注绝对的类固醇水平——因为不同个体之间可能会有很大差异——而是分析类固醇比例，提供更个性化和准确的生物年龄评估。
“我们的方法减少了个体类固醇水平差异带来的噪音，使模型能够专注于有意义的模式，”本研究的共同第一和通讯作者王子博士解释道。该模型在数百个个体的血液样本上进行了训练，显示随着年龄的增长，生物年龄的差异往往会加大——这一现象研究人员将其比作河流在向下游流动时变宽。
关键见解和影响
该研究中最引人注目的发现之一涉及皮质醇，这是一种与压力相关的类固醇激素。研究人员发现，当皮质醇水平翻倍时，生物年龄增加约1.5倍。这表明，慢性压力可能在生化层面上加速衰老，强调了压力管理在维持长期健康中的重要性。
“压力常常以一般性的术语进行讨论，但我们的发现提供了具体证据，表明压力对生物衰老有可测量的影响，”通讯作者、分析化学和质谱学专家高俊文教授说。
研究人员认为，这种AI驱动的生物年龄模型可能为更个性化的健康监测铺平道路。未来的应用可能包括早期疾病检测、定制的健康计划，甚至是减缓衰老的生活方式建议。
展望未来
虽然这项研究代表了一个重要的进步，但团队承认生物衰老是一个复杂的过程，受到激素之外许多因素的影响。“这只是一个开始，”王子博士说。“通过扩展我们的数据集并纳入更多生物标志物，我们希望进一步完善模型，解锁对衰老机制的更深入见解。”
随着人工智能和生物医学研究的持续进步，准确测量——甚至减缓——生物衰老的梦想正变得越来越可行。不过，现在，仅仅通过简单的血液测试评估一个人的“衰老速度”，可能会在预防医疗领域标志着一次改变游戏规则的发展。
