慢性的 在发表于权威期刊《自然·衰老》（Nature Aging）的一项突破性研究中，研究人员利用机器学习技术揭示了与慢性疾病风险截然不同的健康老龄化关键标志物。这种创新方法有望彻底改变我们对衰老的理解，并为构建更全面的健康老龄化和常见疾病模型铺平道路。
揭开健康老龄化的秘密
“衰老科学假说”长期以来认为，针对普遍衰老过程进行干预可以促进健康老龄化，延长寿命，并降低与年龄相关的疾病风险，例如2型糖尿病（T2D）、心血管疾病（CVD）、慢性肾病（CKD）、肝病（LD）和慢性阻塞性肺疾病（COPD）。然而，衰老与这些疾病之间复杂的相互作用给试图确定因果关系的研究人员带来了挑战。
为了应对这一挑战，科学家们转向tron健康记录（EHR），将其作为丰富的数据来源，以捕捉数百万人的长期健康轨迹。这一庞大的数据集涵盖了457万名年龄在30岁至85岁之间的个体，数据来自Clalit医疗保健服务数据库，提供了全面而长期的健康视角。
机器学习的释放
研究团队开发了一种强大的机器学习模型，用于dent预测健康老龄化的临床标志物。最初，他们专注于80岁以上的患者，并分析了与长寿相关的实验室检测结果。这种方法使他们能够精准地确定健康老龄化的关键早期指标，例如中性粒细胞计数和碱性磷酸酶水平，这些指标适用于来自以色列、英国和美国的不同人群。
有趣的是，该模型的预测能力可以扩展到 85 岁以后，使其成为评估 30 岁及以上人群生存概率的宝贵工具。
健康老龄化的显著标志
该研究发现，特定临床指标在人生的不同阶段具有不同程度的重要性。例如，碱性磷酸酶对年轻人的影响更大，而葡萄糖和胆固醇在中年时期则更为重要。相比之下，随着年龄的增长，白蛋白和红细胞分布宽度（RDW）的重要性则逐渐增强。
此外，体重指数、肌酐水平和肝酶等关键因素在预测终生疾病风险方面起着至关重要的作用。值得注意的是，非常健康的个体始终表现出较低的慢性疾病风险指标。
可靠且全球性的研究结果
该机器学习模型在不同人群中均表现出稳健性，包括以色列人、美国人和英国人。即使在没有已知疾病倾向的人群中，该模型也展现出对寿命的显著预测能力。
此外，该研究还揭示了长寿评分与家族寿命之间存在显著联系。长寿评分较高者的父母平均寿命 enj长一年，这表明长寿具有遗传因素。
启示与未来方向
这项开创性的研究为衰老与慢性疾病之间错综复杂的关系提供了全新的视角。通过dent健康衰老的独特标志，这项研究为构建超越衰老和疾病静态表征的综合性纵向模型铺平了道路。
然而，还需要进一步研究来明确“健康状态”的 defi，并深入探究本研究揭示的疾病相关发现背后的生理过程。研究人员还建议采用多变量疾病风险模型来加深我们对全基因组关联研究的理解。
这项研究标志着在揭开健康老龄化和老年相关疾病之谜方面迈出了重要一步。通过利用机器学习的力量并分析大量的健康数据，研究人员现在能够更好地针对衰老的基本过程，从而促进所有人拥有更健康、更无病的生活。随着科学家们不断揭开延长寿命、提高健康水平的奥秘，衰老研究的未来前景一片光明。
