作者：周亦川 编辑：袁月
引言
DNA 甲基化是一种理想的生物特征标记，被国际公认可用来预测年龄。传统的分析方法往往过于依赖线性模型，无法捕捉甲基化复杂的调控特性。最近，有课题组开发出一种基于甲基化 GPT（生成式预训练变压器）系统的寿命预测方法，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。
GPT 系统的开发
研究人员收集了多种组织类型共 22.6 万人的 DNA 甲基化谱数据。通过 AI 学习，系统可以捕获具有生物学意义的表达，包括局部基因组背景和更高级别的染色体特征。研究人员还按性别、组织类型和基因组对数据进行分组。
模型评估
研究人员对 1.1 万人的数据集进行了年龄预测。结果显示，该模型具有卓越的准确性，其中位绝对误差仅为 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。研究人员还测试了戒烟、高强度训练和地中海饮食等干预措施对不同疾病相关寿命的影响，展示出该模型在临床应用方面的潜力。
临床应用潜力
该模型的发现表明，通过了解衰老和癌变的缘由和过程，我们也许可以通过不断测试找到相应的 DNA 甲基化逆转策略。随着 AI 和 GPT 技术在生命科学领域的快速发展，延寿或许不再遥不可及。
结语
GPT-DNA 甲基化预测寿命的研究标志着我们对衰老和寿命的理解又向前迈进了一步。该模型不仅可以预测年龄和疾病风险，还可以评估干预措施的效果，为个性化健康管理和延寿研究提供了有价值的工具。
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