AI技术现在可以通过五滴血液揭示你的真实“生物年龄”。
这种最先进的系统可以计算你的身体如何应对时间的流逝，日本科学家表示。
大阪大学的研究人员认为他们找到了一种方法来量化为什么有些人似乎能抵抗衰老，并且看起来比同龄人更年轻。通过将激素代谢途径纳入人工智能驱动的模型中，日本团队开发了一种新的系统来估计一个人的生物年龄：这是一种衡量身体老化程度的方法，而不仅仅是计算出生以来的年数。
使用五滴血液，这种新方法分析了22种关键类固醇及其相互作用，提供了更精确的健康评估。
研究团队表示，他们的突破性研究发表在《科学进展》杂志上，为个性化健康管理提供了一个潜在的前进方向，允许更早地检测与年龄相关的健康风险并进行针对性干预。
他们解释说，衰老不仅仅是活了多少年，还受到遗传、生活方式和环境因素的影响。
研究共同第一作者王秋怡博士说，传统的方法估计生物年龄依赖于广泛的生物标志物，如DNA甲基化或蛋白质水平，但这些方法往往忽略了调节身体内部平衡的复杂激素网络。
王博士说：“我们的身体依靠激素来维持内稳态，所以我们想，为什么不把这些作为衰老的关键指标呢？”
为了测试这个想法，研究团队专注于类固醇激素，这些激素在新陈代谢、免疫功能和应激反应中起着至关重要的作用。
研究人员开发了一种深度神经网络（DNN）模型，该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人工智能模型。
该模型不是查看绝对类固醇水平——这些水平在不同人之间可能差异很大——而是检查类固醇比率，从而提供更个性化和准确的生物年龄评估。
共同第一作者王子博士说：“我们的方法减少了个体类固醇水平差异带来的噪声，使模型能够专注于有意义的模式。该模型是在数百人的血液样本上训练的，结果表明随着人们年龄的增长，生物年龄的差异往往会扩大——研究人员将其比作河流在下游流动时变宽。”
研究团队表示，研究中最引人注目的发现之一涉及皮质醇，这是一种常与压力相关的类固醇激素。研究团队发现，当皮质醇水平翻倍时，生物年龄增加了约50%。这表明慢性压力可能在生化水平上加速衰老，强调了压力管理在保持长期健康方面的重要性。
研究通讯作者高田俊夫博士说：“压力通常被笼统地讨论，但我们的发现提供了具体证据，证明它对生物衰老有可测量的影响。”
研究人员认为，基于人工智能的生物年龄模型可以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，甚至针对减缓衰老的生活方式建议。
王子博士补充说：“这只是开始。通过扩展我们的数据集并结合其他生物标志物，我们希望进一步完善模型，并深入了解衰老机制。”
王博士说，随着人工智能和生物医学研究的不断进步，准确测量甚至减缓生物衰老变得越来越可行。
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