DNA甲基化是一种遗传表观调控机制，是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。
近期，有研究团队开发了甲基化GPT系统预测寿命，该系统可以模拟各种组织细胞的非线性模式，进一步提高了分析准确性。研究团队收集了多种组织类型，共22.6万人DNA甲基化谱的数据，通过人工智能（AI）学习有生物学意义的表达，可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，包括戒烟、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，由此展示出临床应用的潜力。
研究表明，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技术的快速进展，使延寿或许不再遥不可及。
结论
- DNA甲基化具有理想的生物特征标记，是预测寿命的有效方法。
- 甲基化GPT系统可以模拟非线性模式，提高预测准确性。
- 该模型可评估寿命影响因素，预测疾病风险及干预效果。
- 人工智能和GPT技术为延寿研究带来了新希望。
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