伦敦国王学院研发AI“衰老时钟”，预测健康状况与寿命

　　伦敦国王学院的研究团队近日成功开发出一种基于人工智能（AI）的“衰老时钟”，该工具通过分析个体的血液代谢物数据，能够预测其健康状况及寿命。

　　这项研究利用了英国生物样本库中超过22.5万名年龄在40至69岁之间的参与者的血液标记数据。研究团队训练和测试了17种机器学习算法，最终发现非线性机器学习算法，特别是Cubist回归模型，在预测健康状况和寿命方面表现最为优异。

　　为了评估生物年龄，科学家引入了“MileAge”代谢组年龄的概念。通过观测血液新陈代谢过程中产生的小分子（例如食物转化为能量时产生的小分子），研究团队能够计算出每个人的MileAge。而MileAge与实际年龄的差值（MileAge delta）则用于指示生物衰老的加速或减速状态。

　　研究发现，当MileAge大于实际年龄时，即生物年龄加速，个体通常表现出身体更虚弱、更容易患慢性疾病、自评健康状况较差以及[*][*]风险更高的特点。此外，这些个体还拥有更短的端粒（细胞衰老的标志），与动脉粥样硬化等老年疾病密切相关。

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