引言
DNA甲基化被认为是一种理想的生物特征标记，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。
甲基化GPT系统预测寿命
最近，一个研究小组开发了一种名为甲基化GPT的系统来预测寿命。该系统可以模拟各种组织细胞的非线性模式，从而进一步提高了分析的准确性。
训练和评估
研究小组收集了多种组织类型，共22.6万人DNA甲基化谱的数据。通过AI学习有生物学意义的表达，可以捕获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结果显示了卓越的准确性，其中位绝对误差为4.5岁。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。
临床应用潜力
该模型展示出了临床应用的潜力，可以评估戒烟、高强度训练和地中海饮食对不同疾病相关寿命干预的效果。
衰老和癌变的干预
我们当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，或许可以通过不断测试找到相应DNA甲基化逆转策略。
AI技术赋能健康未来
AI技术的快速发展正在赋能生命科学领域。通过对DNA甲基化的深入研究，延寿或许不再遥不可及。
结论
甲基化GPT系统通过模拟非线性模式，显著提高了DNA甲基化预测寿命的准确性。该系统展示出了评估寿命影响因素和疾病风险预测的潜力，为干预衰老和癌变提供了新的思路。
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