人工智能能预测健康的老年吗?

医生长期观察到生物年龄和年龄年龄的年龄并不总是一个和一样的年龄。55岁可能表现出许多年龄的迹象，并且具有许多与年龄相关的疾病，而80岁的孩子可能是健康和健康的。虽然饮食，身体活动和其他因素发挥作用，但有许多贡献者为什么以及一些人的年龄比其他人更好。这些贡献者仍然明白。

在一项研究中，索尔克研究所(Salk Institute)的一个合作团队分析了从幼儿到老年人的皮肤细胞，并寻找可以预测年龄的分子特征。更好地了解衰老的生物学过程，最终可能有助于解决老年更常见的健康问题，如心脏病和痴呆。“这个实验的目的是确定在整个人类寿命范围内是否有衰老的分子特征，”索尔克综合生物学实验室的助理教授、资深合著者萨凯特·纳夫拉卡说。“我们希望开发出能够预测健康老化和非健康老化的算法，并试图找到它们之间的区别。”

“这项研究为定量地解决人类衰老中尚未解决的问题提供了基础，比如在压力下衰老的速度，”联席资深作者、索尔克的副总裁和首席科学官马丁·赫策尔教授说。

“厨房水槽”的方法

研究人员专注于一种称为皮肤成纤维细胞的皮肤细胞，其产生结缔组织并帮助皮肤损伤后愈合。它们选择了这种类型的细胞有两个原因：首先，通过简单，无侵入性皮肤活组织检查易于获得细胞;其次，早期的研究表明，成纤维细胞可能含有老化的象征。这是因为，与大多数类型的细胞不同每隔几周或几个月完全翻过来，这些细胞的子集与我们一起保持我们的整个生命。

研究人员分析了133名年龄从1岁到94岁的健康人的成纤维细胞。为了获得具有代表性的样本，研究小组平均每十岁研究13个人。该实验室培养细胞使其增殖，然后使用一种称为RNA测序(RNA- seq)的方法，在细胞中寻找随着年龄增长而变化的生物标记物。RNA-Seq使用深度测序技术来确定哪些基因在特定细胞中被激活。通过使用定制的机器学习算法对RNA-Seq数据进行排序，该团队发现了某些表明衰老的生物标记，并能够以平均不到8年的误差预测一个人的年龄。

“我们在这个项目中采用了‘厨房水槽’的方法，”索尔克大学博士后研究员、第一作者杰森•弗莱舍说。“我们没有带着我们想要发现的想法进行这项研究，而是决定观察所有蛋白质编码基因表达的变化，并让算法对其进行分类。我们使用了一种称为集成机器学习的方法来做到这一点。”

老龄化是许多疾病的原因

Salk团队的分析与其他实验室采取的早期方法进行了不同的方法，以研究生物老化。最先前的研究专注于只有少数DNA甲基化位点的变化，而不是看整个基因组上表达的变化。DataSet也比以前完成的这种类型的任何研究大得多，因为它包括这么多人代表一系列数十年。研究人员已经制定了数据公众，以便其他调查人员可以使用它。

为了验证该算法，该团队还使用来自10例普利亚氏患者的成纤维细胞，其特征在于加速老化的遗传疾病。基于分析这些患者的分子鉴定，他们从两到八岁的年龄范围内，该模型预测他们比日历年龄大约十年。“我们的系统可以预测这种老化的事实表明，这种模型开始达到真正的生物年龄的基础，”Fleischer说。

虽然这项研究发现了与年龄相关的生物标志物，但调查人员强调这只是因为某些东西预测老化并不意味着它是老龄化的原因。然而，在此期间，如果验证结果，医生可以使用这种类型的分析来确定何时开始筛查其年龄相关条件的患者，并建议他们对健康的生活方式选择。

在可以开发任何预防性治疗之前需要进行更多的研究。该研究的下一步之一将在其他类型的细胞中寻找这些签名。“老龄化是一种如此多的疾病的司机，包括阿尔茨海默和其他神经系统问题，”Navlakha总结道。“如果我们能够表明在成纤维细胞中看到的改变与其他类型的细胞中的老化相连，我们最终可能能够使用这些签名来发展目标干预措施。”