本文作者：周亦川
编辑：袁月
导言
DNA 甲基化是一种重要的生物特征标记，已成为国际公认的预测年龄的方法之一。传统的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。最近，研究人员开发了一种新的 DNA 甲基化 GPT（生成式预训练变压器）系统，可以模拟各种组织细胞的非线性模式，从而提高了分析的准确性。
GPT 系统预测寿命
这项研究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 系统可以捕获有生物学意义的表达，包括局部基因组背景和更高级别的染色体特征，按性别、组织类型和基因组分组。对 1.1 万人的数据集进行年龄预测的结果显示了卓越的准确性，其中位绝对误差为 4.5 岁。
评估寿命影响因素
该模型还可以评估寿命影响因素。研究人员预测了 60 种疾病和死亡率的风险，并评估了戒烟、高强度训练和地中海饮食等因素对不同疾病相关寿命干预的效果。这些发现展示了该模型在临床应用中的潜力。
抗衰老和抗癌的潜力
我们目前对癌症和衰老无能为力。通过了解衰老和癌变的缘由和过程，我们可以通过不断测试找到相应的 DNA 甲基化逆转策略。人工智能和 GPT 技术在生命科学领域的快速发展为延寿带来了希望。
结论
DNA 甲基化 GPT 系统的开发代表了 DNA 甲基化年龄预测领域的一项重大进步。该模型的准确性和可扩展性为研究衰老和慢性疾病的机制提供了新的工具，并为开发新的抗衰老和抗癌干预措施提供了可能性。
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