导言
DNA甲基化是一种理想的生物标志物，已被广泛认可为预测年龄的方法之一。现有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。
研究方法
研究人员收集了多种组织类型，共22.6万人的DNA甲基化谱数据。通过AI学习具有生物学意义的表征，他们能够捕获局部基因组背景和更高层次的染色体特征，按性别、组织类型和基因组分组。
研究结果
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。
讨论
这项研究表明，DNA甲基化GPT系统可以准确预测寿命并评估寿命影响因素。这为衰老干预研究开辟了新的途径，并可能导致开发出新的策略来延缓衰老过程。
未来展望
研究人员表示，他们希望继续研究DNA甲基化和衰老之间的关系，并开发出能够逆转或减缓衰老过程的干预措施。随着AI和GPT技术在生命科学领域的快速发展，延寿或许不再遥不可及。
参考文献
1.
AI-powered prediction of lifespan using DNA methylation data
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