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出品 |搜狐健康

作者 |周亦川

编辑 |袁月

引言

DNA 甲基化是公认的预测年龄的方法，但目前的方法依赖于线性模型，难以捕捉复杂的调控特性。近期，一个课题组开发了甲基化 GPT 系统来预测寿命，可以模拟各种组织细胞的非线性模式，提高了分析准确性。

数据收集和方法

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。

预测寿命的准确性

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。

评估寿命影响因素

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 地中海饮食 对不同疾病相关寿命干预的效果。

临床应用潜力

这些研究结果展示出该模型的临床应用潜力，通过了解衰老和癌变的缘由和过程，通过不断测试找到相应的 DNA 甲基化逆转策略。

AI + GPT 在生命科学中的进展

AI 和 GPT（生成式预训练变压器）在生命科学领域快速进展，延寿或许不再遥不可及。

结论

甲基化 GPT 系统提供了更准确预测寿命的方法，评估寿命影响因素，显示出在临床应用中的潜力，为进一步研究衰老和癌变提供了新的视角。随着 AI 和 GPT 的持续发展，延寿不再遥不可及。