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作者 | 周亦川
编辑 | 袁月
DNA甲基化具有理想的生物特征标记，已成为国际公认可预测年龄的方法之一。然而，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。
News-medical发文介绍，课题组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，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。
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生命科学快速进展，延寿或许不再遥不可及。
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