引言
DNA 甲基化是一种表观遗传修饰，对基因表达具有重要影响。近年来，研究发现 DNA甲基化与衰老和寿命密切相关，具有理想的生物特征标记作用，成为国际公认的预测年龄的方法之一。
传统分析方法的局限性
传统的 DNA 甲基化分析方法往往依赖于线性模型，难以捕捉甲基化复杂的调控特性。这限制了预测的准确性。
甲基化 GPT 系统的突破
近期，研究人员开发了甲基化 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系统，用于预测寿命。该系统采用了先进的人工智能技术，能够模拟各种组织细胞的非线性模式，显著提高了分析的准确性。
研究方法
课题组收集了多种组织类型，共 22.6 万人的 DNA 甲基化谱数据。通过人工智能学习，GPT 系统可以捕获生物学意义的表达，包括局部基因组背景和更高级别的染色体特征。研究人员按性别、组织类型和基因组对数据进行了分组。
预测结果的准确性
研究人员对 1.1 万人的数据集进行年龄预测，结果显示了卓越的准确性。其中位绝对误差仅为 4.5 岁。
疾病风险评估
该模型还可以评估寿命影响因素，预测 60 种疾病及死亡率的风险。研究人员发现戒烟、高强度训练和地中海饮食等健康习惯可以对不同疾病相关寿命产生干预效果。
临床应用潜力
甲基化 GPT 系统的开发展示了 DNA 甲基化分析在临床中的巨大潜力。它可以帮助预测个体的健康风险，指导针对性的干预措施，提高疾病预防和治疗的效率。
未来展望
人工智能与生物医学的结合正在取得飞速进展。通过对 DNA 甲基化等生物标志物的深入研究，我们有望揭示衰老和癌变的缘由和过程，并找到相应逆转策略。
延寿或许不再遥不可及，人工智能将为精准干预和健康管理带来革命性的变革。
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