AI技术现在可以通过五滴血揭示你的“生物年龄”。
最先进的系统可以计算出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，可以量化为什么有些人似乎能抵抗衰老，看起来比同龄人年轻。
通过将激素代谢途径纳入AI驱动模型中，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。
仅需五滴血，新方法就能分析22种关键类固醇及其相互作用，提供更精确的健康评估。
该团队表示，这项突破性研究发表在《科学进展》杂志上，为个性化健康管理提供了潜在的进步，允许更早地检测与年龄相关的健康风险并进行定制化的干预。
他们解释说，衰老不仅仅是我们活了多少年，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，传统估计生物年龄的方法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，它们在代谢、免疫功能和应激反应中起着重要作用。
研究人员开发了一个深度神经网络（DNN）模型，该模型结合了类固醇代谢途径，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。
该模型不是查看绝对类固醇水平——这在不同个体之间差异很大——而是检查类固醇比例，提供更个性化和准确的生物年龄评估。
共同第一作者王梓博士说：“我们的方法减少了由个体类固醇水平差异引起的噪音，使模型能够专注于有意义的模式。”
该模型使用数百人的血液样本进行了训练，结果显示随着人们年龄的增长，生物年龄的差异趋于扩大——研究人员将其比作河流在下游流动时变宽的效果。
研究团队表示，研究中最引人注目的发现之一涉及皮质醇，这是一种通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，生物年龄增加约50%。
他们说，这表明慢性压力可能在生化水平上加速衰老，强调了压力管理在维持长期健康方面的重要性。
研究通讯作者高尾俊史博士说：“压力通常被笼统地讨论，但我们的发现提供了具体的证据，表明它对生物衰老有可测量的影响。”
研究人员相信，基于AI的生物年龄模型可能会为更个性化的健康监测铺平道路。
他们说，未来应用可能包括早期疾病检测、定制健康计划，甚至针对延缓衰老的生活方式建议。
王梓博士补充说：“这只是开始。通过扩展我们的数据集并加入额外的生物标志物，我们希望进一步完善模型，并深入理解衰老机制。”
王博士说，随着AI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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