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作者|周亦川

编辑|袁月

引言

DNA甲基化是一种理想的生物特征标记，已被国际公认为预测年龄的方法之一。目前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。近期有课题组开发了甲基化GPT系统预测寿命，可以模拟各种组织细胞非线性模式，进一步提高了分析准确性。

甲基化GPT系统预测寿命

该研究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，该系统可以： 捕获局部基因组背景 捕获更高级别的染色体特征 按性别、组织类型和基因组分组

准确性评估

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。

寿命影响因素评估

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，例如： 戒烟 高强度训练 地中海饮食 研究人员还评估了这些因素对不同疾病相关寿命干预的效果。

临床应用潜力

该研究展示了甲基化GPT系统在临床应用中的潜力，例如： 评估个体的衰老风险 预测疾病风险 为个性化抗衰老干预提供指导

抗衰老的前景

我们当前对癌症和衰老无能为力，也许通过了解衰老和癌变的缘由和过程，能够通过不断测试找到相应DNA甲基化逆转策略。AI+GPT技术在生命科学领域的快速进展，让我们看到了延长寿命的希望。

总结

甲基化GPT系统是一种强大的工具，可以准确预测寿命并评估寿命影响因素。这项研究为抗衰老干预提供了新的见解和潜在的临床应用。随着AI+GPT技术的不断发展，延寿或许不再遥不可及。