基于AI的衰老和寿命医疗预测器正在快速兴起
（文章来源：携手健康网）
虽然年代和生物年龄的预测因子是在几年前出现的，但最近使用深度学习方法开发的预测因子在研究衰老机理的研究人员中却越来越受欢迎。人工智能的进步，加上大型数据集的可用性，导致了该领域的蓬勃发展，增加了可被视为潜在年龄预测因素的生物标记物的种类。一个有前途的发展考虑了这些不同预测因子的多种组合，可以阐明衰老过程，并进一步了解促进健康衰老的因素。
年龄有两种：时间年龄(即一个人的生存年龄)和生物学年龄，该年龄受我们的基因，生活方式，行为，环境和其他因素影响。生物年龄是真实年龄的最佳衡量标准，并且是生物学上最相关的特征，因为它与死亡率和健康状况密切相关。寻找可靠的生物年龄预测因子已经进行了数十年，直到最近，很大程度上还是没有成功。
insilico medicine研究人员的一项新研究总结了有关深老化时钟的主要类型及其在制药行业中广泛应用的最新发现。该发现最近发表在《药理学趋势》上，标题为“ 深度衰老时钟：基于ai的衰老和长寿生物标志物的出现 ”。
insilico medicine的创始人兼首席执行官alex zhavoronkov博士指出：“人类非常擅长使用图像，视频，声音甚至气味来猜测彼此的年龄。” 深度神经网络可以做得更好，我们现在可以解释哪些因素最重要。很多时候，当某人看起来比其年龄大时，他们就会生病。训练有素的医生仅看病人就可以猜测病人的健康状况。在insilico，我们开发了广泛的衰老深层生物标志物，可供制药和保险公司以及长寿生物技术界使用。在本文中，我们描述了该新兴领域的最新进展，并概述了一系列非显而易见的应用。”
深层生物老化时钟可用于数据质量控制，生物目标识别，甚至评估各种数据类型和组合的生物相关性和价值。在当前文章中，作者提供了“使用人工智能(ai)开发的老化时钟的重要子集或超集的最新进展概述”。
insilico medicine的资深科学家共同作者polina mamoshina总结道：“利用多种数据类型的衰老开发的深层衰老生物标志物正在迅速推动长寿生物技术产业的发展。” 随着数据采集能力的快速增长以及人工智能的最新发展，现在正在使用衰老的生物标志物来改善人类健康，预防与年龄有关的疾病并延长健康寿命。他们具有巨大的潜力，不仅可以改变老化的研究，而且可以改变整个医疗领域。”
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