你是否比实际年龄老得更快？新AI仅需5滴血即可揭示你的真正生物年龄

你是否认识一些看起来比同龄人年轻得多的人？他们的秘诀是什么？大阪大学的科学家们可能找到了一种量化这种差异的方法。通过将激素（类固醇）代谢途径纳入人工智能驱动的模型中，他们开发了一种系统来估计一个人的生物年龄——这是一种衡量身体老化程度的方法，而不仅仅是计算出生以来的年数。

这种方法只需要五滴血液来分析22种关键类固醇及其相互作用，从而提供更精确的整体健康评估。该团队的研究成果发表在《科学进展》杂志上，代表了迈向个性化健康管理的重要一步，使年龄相关风险的早期检测和更有针对性的干预成为可能。

解锁身体的老化特征

衰老不仅仅是我们活了多少年——它受到遗传、生活方式和环境因素的影响。传统的估计生物年龄的方法依赖于广泛的生物标志物，如DNA甲基化或蛋白质水平，但这些方法往往忽略了调节身体内部平衡的复杂激素网络。

左上：一小份血液样本被用来测量22种关键类固醇，然后将数据输入人工智能系统以计算生物年龄。

右上：人工智能预测的生物年龄（BA）通常与实际年龄（CA）相关，但随着时间的推移，个体之间的差异会扩大。

下图：使用“河流随着流动变宽”的比喻，插图可视化了生物年龄随时间的变化。图片来源：Zi Wang

“我们的身体依靠激素来维持稳态，所以我们想，为什么不把这些作为衰老的关键指标呢？”该研究的共同第一作者王秋怡博士说。为了测试这个想法，研究团队专注于类固醇激素，它们在新陈代谢、免疫功能和应激反应中起着重要作用。

一种新的AI驱动模型

该团队开发了一种深度神经网络（DNN）模型，该模型纳入了类固醇代谢途径，使其成为第一个明确考虑不同类固醇分子之间相互作用的人工智能模型。该模型不是查看绝对类固醇水平——这在个体之间可能会有很大差异——而是检查类固醇比率，从而提供更个性化和准确的生物年龄评估。

“我们的方法减少了由个体类固醇水平差异引起的噪音，使模型能够专注于有意义的模式，”该工作的共同第一作者兼通讯作者王自博士解释道。该模型是在数百人的血液样本上训练的，结果显示，随着人们年龄的增长，生物年龄的差异往往会扩大——研究人员将其比作河流随着流动变宽。

关键发现和意义

该研究最引人注目的发现之一涉及皮质醇，一种常与压力相关的类固醇激素。研究人员发现，当皮质醇水平翻倍时，生物年龄大约增加1.5倍。这表明慢性压力可能在生化水平上加速衰老，强调了压力管理在维持长期健康方面的重要性。

（从左到右）名誉教授高岛俊文、王秋怡博士、王自博士和水口健二教授。图片来源：大阪大学

“压力通常被笼统地讨论，但我们的发现提供了具体证据，证明它对生物衰老有可测量的影响，”分析化学和质谱学专家、通讯作者高岛俊文教授说。

研究人员认为，这种人工智能驱动的生物年龄模型可能为更个性化的健康监测铺平道路。未来应用可能包括早期疾病检测、定制的健康计划，甚至是为了减缓衰老而量身定制的生活方式建议。

展望未来

虽然这项研究代表了一个重要的进步，但研究团队承认，生物衰老是一个受许多因素影响的复杂过程，不仅仅是激素。“这只是开始，”王自博士说。“通过扩展我们的数据集并纳入其他生物标志物，我们希望进一步完善模型，并深入探讨衰老机制。”

随着人工智能和生物医学研究的不断进步，准确测量甚至减缓生物衰老的梦想正变得越来越可行。目前，通过简单的血液测试来评估一个人的“衰老速度”可能是预防保健领域的一个突破性发展。

参考文献：“基于类固醇生成途径的DNN模型预测生物年龄”由王秋怡、王自、水口健二和高岛俊文于2025年3月14日在《科学进展》杂志上发表。

DOI: 10.1126/sciadv.adt2624

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