作者：周亦川
编辑：袁月
DNA 甲基化：寿命预测的理想生物标记
DNA 甲基化是一种重要的生物标志物，其具有理想的特性，可用于预测寿命。它是一种化学修饰，发生在 DNA 分子中特定的碱基上，与衰老和与年龄相关的疾病密切相关。
传统上，分析 DNA 甲基化模式的方法依赖于线性模型，这些模型不能充分捕捉甲基化复杂的调控特性。最近的研究进展为寿命预测领域带来了突破。
甲基化 GPT 系统：预测寿命的新兴方法
一个研究小组开发了一套基于 GPT（生成式预训练模型）的甲基化系统，用于预测寿命。该系统可以模拟各种组织细胞的非线性模式，从而提高了分析的准确性。
研究小组收集了超过 226,000 名个体的 DNA 甲基化数据，涵盖多种组织类型。通过 AI 学习，该系统捕获了具有生物学意义的表达，包括局部基因组背景和更高层次的染色体特征，并按性别、组织类型和基因组进行分组。
卓越的准确性和寿命影响因素评估
对 11,000 人数据集进行年龄预测的结果显示出卓越的准确性，其中位绝对误差仅为 4.5 岁。该模型还可以评估影响寿命的因素，预测 60 种疾病和死亡率的风险。
研究结果表明，戒烟、高强度训练和地中海饮食等健康行为可以对不同疾病相关的寿命产生积极影响。这展示了该模型在临床应用方面的潜力。
DNA 甲基化逆转策略：延寿的曙光
目前，人类对癌症和衰老仍束手无策。通过了解衰老和癌变的机制，有可能找到相应的 DNA 甲基化逆转策略，从而延缓或逆转这些疾病。
随着人工智能（AI）和生成式预训练模型（GPT）在生命科学领域的快速发展，寿命预测和寿命干预变得更加可行。通过持续的测试和研究，延寿或许不再遥不可及。
参考资料：
- News-medical， for-assessing-aging-from-DNA-methylation-data.aspx"> GPT-based method for assessing aging from DNA methylation data
发表评论