前言
DNA甲基化是一种表观遗传标记，已被证明与衰老和疾病密切相关。近年来，研究人员已经开发出了基于DNA甲基化的年龄预测方法，但现有的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。
方法
为了克服这一挑战，研究人员开发了甲基化GPT系统。该系统利用Generative Pre-trained Transformer (GPT)模型，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。
数据
为了训练该系统，研究人员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和更高级别的染色体特征，按性别、组织类型和基因组分组。
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。
意义
这项研究表明，甲基化GPT系统是一种强大的工具，可用于预测寿命和评估疾病风险。这为基于DNA甲基化的个性化健康干预提供了新的可能性。
延寿的未来
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。
结论
甲基化GPT系统是一项突破性技术，为寿命预测和疾病风险评估开辟了新途径。该系统在临床应用中的潜力巨大，有望为延寿和健康衰老提供新的策略。
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