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哈佛醫學院通過機器學習算法開發時鐘,可預測實際壽命和生理年齡

如意 ? 來源:OFweek電子工程網 ? 作者:學術頭條 ? 2020-09-22 15:09 ? 次閱讀

近日,哈佛醫學院 Blavatnik 學院遺傳學教授 David Sinclair 領導的研究小組使用機器學習算法開發了兩個時鐘,即 FRIGHT 時鐘和 AFRAID 時鐘,成功在老年小鼠中預測其生理年齡和實際壽命。

該研究于 9 月 15 日發表在 Nature Communications《自然通訊》雜志中。

David Sinclair 表示,這項研究首次在小鼠中追蹤其虛弱指數(FI),從而實現預測小鼠的剩余壽命,這樣就可以快速評估延長壽命的干預措施的有效性,并期望有朝一日能用于人類。

研究人員補充道,由于FI評分也適用于人類,因此開發一個人類預期壽命時鐘并不難。只不過目前還沒有一個大型數據集,可以追蹤 60 多歲到 90 多歲的人,以及死亡率隨訪數據。該研究團隊目前也在朝著這個最終目標繼續努力。

準確評估衰老程度

要知道,人們的生理年齡和實際年齡往往不相符。事實上,每個人衰老的速度并不一致。所以,與實際年齡相比,生理年齡更能準確反映每個人的衰老。

那么,如何準確測量人們的生理年齡以評估衰老程度呢?

先前已有許多方法測量生理年齡,如握力或步態,評估免疫系統,端粒長度,糖基化終產物,細胞衰老的程度和 DNA 甲基化時鐘。其中 DNA 甲基化時鐘已經用于測試老鼠生理年齡。然而,由于其昂貴,耗時且需要抽取血液或組織,因而無法達到重復測量的目的。

因此,找到一種更便宜或更不具侵入性的方法來測試步態等生理信號的分子基礎,將有助于人類更早、更準確地預測和干預健康和壽命。

研究人員發現,虛弱指數(FI)評分優于以上測量方法,因而可作為研究人類死亡率的強大預測指標。

FIs 可對多達 70 項與健康有關的情況進行量化,包括實驗室檢測結果、癥狀、疾病和日常生活活動等。最終得分為 0-1 分,得分越高,則越虛弱。

為了識別小鼠壽命,David Sinclair 領導的研究小組對 60 只老年小鼠進行了一年多追蹤調查,直到小鼠自然死亡。

然后,他們訓練了兩個機器模型從小鼠數據中進行學習。根據 FIs 評分,研究人員使用機器學習算法開發了兩個時鐘,即 FRIGHT 時鐘和 AFRAID 時鐘。

其中 FRIGHT 時鐘是根據老鼠的虛弱狀態來判斷其生理年齡,而 AFRAID 時鐘可提前一年預測小鼠壽命,這兩個時鐘預測可準確到 2 個月內。

預測預期壽命

隨后,研究人員進一步識別這兩個時鐘能否作為研究衰老的早期生物標記物。他們對一項研究進行了分析,該研究使用血管緊張素轉換酶(ACE)抑制劑依那普利用于21只雄性小鼠。

結果顯示 FRIGHT 時鐘顯示使用依那普利處理的小鼠,其生理年齡較未使用依那普利處理小鼠少一個月。而 AFRAID 時鐘壽命預測則沒有發現這種改變。既往研究證實依那普利可改善小鼠健康,對其壽命則無影響。

此外,限制甲硫氨酸飲食被認為是延長小鼠壽命的干預措施。研究人員使用 FRIGHT 時鐘發現 13 只老年小鼠進行限制甲硫氨酸飲食后其生理年齡較對照組小 0.7 個月,而使用 AFRAID 時鐘發現實驗組中小鼠壽命長 1.3 個月。

因此,這說明 FRIGHT 時鐘和 AFRAID 時鐘對延長壽命和健康的干預措施有反應。

研究人員還發現,衰弱的一些指標比其他指標更能預測生理年齡和壽命。例如,聽力損失和顫抖,因此,作者建議在計算生理年齡時給予某些因素更多的權重。

“衰老帶來的許多方面都很可怕,我們想要找到方法來預防或逆轉衰老,讓年輕停留更長時間。”本研究論文的第一作者,哈佛醫學院衰老生物學研究中心 Michael B. Schultz 表示。

研究人員表示,小鼠和人有著很大的不同,而這兩個時鐘還不能用來預測人類健康、生理年齡或壽命。人類的健康和疾病有更復雜的生物、生理、行為、環境和社會影響。但是,通過結合分子標記和現有的生理標記,該模型也將得到加強。目前,該實驗室正把研究范圍擴大到其它動物包括人類身上。
責編AJX

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