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      年齡不僅僅是一個數(shù)字:機器學習可能能夠預測你是否會進入一個健康的老年期
      
			
      
				2019-01-08 20:49:24
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      醫(yī)生們早就注意到，生理年齡和實足年齡并不總是一模一樣的。55歲的人可能表現(xiàn)出許多衰老的跡象，并患有許多與年齡有關的疾病，而80歲的人可能健康而健壯。雖然飲食、體育活動和其他因素也有影響，但有很多因素可以解釋為什么有些人比其他人更長壽，以及為什么有些人比其他人更長壽。這些貢獻者仍然不被理解。
      

      年齡不僅僅是一個數(shù)字:機器學習可能能夠預測你是否會進入一個健康的老年期
      

      在《基因組生物學》(Genome Biology)雜志于2018年12月19日發(fā)表的一項研究中，索爾克研究所(Salk Institute)的一個合作團隊分析了從幼兒到老年人的皮膚細胞，尋找可以預測年齡的分子特征。更好地理解衰老的生物學過程，最終可能有助于解決老年人更常見的健康問題，如心臟病和癡呆。
      

      “這項實驗的目的是確定在人類的整個壽命范圍內(nèi)是否存在衰老的分子特征，”索爾克綜合生物學實驗室的助理教授、共同高級作者薩克特·納夫拉卡(Saket Navlakha)說。“我們希望開發(fā)出能夠預測健康老齡化和非健康老齡化的算法，并試圖找出它們的區(qū)別。”
      

      “這項研究為定量解決人類衰老過程中尚未解決的問題提供了基礎，比如壓力下的衰老速度，”索爾克的副總裁兼首席科學官Martin Hetzer教授說。
      

      研究人員將注意力集中在一種叫做真皮成纖維細胞的皮膚細胞上，這種細胞能產(chǎn)生結締組織，幫助受傷后的皮膚愈合。他們選擇這種類型的細胞有兩個原因:首先，這種細胞很容易通過簡單的、非侵入性的皮膚活檢獲得;第二，早期的研究表明成纖維細胞可能含有衰老的信號。這是因為，不像大多數(shù)細胞每隔幾周或幾個月就會完全翻轉一次，這些細胞的一個子集會伴隨我們一生。
      

      研究人員分析了133名年齡在1歲到94歲之間的健康人的成纖維細胞。為了得到一個具有代表性的樣本，研究小組對每個年齡段平均13人進行了研究。該實驗室培養(yǎng)這些細胞進行增殖，然后使用一種稱為RNA測序(RNA- seq)的方法來尋找隨著年齡增長而發(fā)生變化的細胞中的生物標志物。RNA-Seq使用深度測序技術來確定哪些基因在某些細胞中被激活。使用自定義機器學習算法對RNA-Seq數(shù)據(jù)進行排序，研究小組發(fā)現(xiàn)了某些指示衰老的生物標志物，能夠以平均不到8年的誤差預測一個人的年齡。
      

      “我們在這個項目中采用了一種‘廚房水槽’的方法，”索爾克研究所博士后、第一作者賈森·弗萊舍(Jason Fleischer)說。“我們沒有帶著我們想要找到什么的想法進入這項研究，而是決定觀察所有蛋白質(zhì)編碼基因表達的變化，然后讓算法來解決這個問題。”我們用所謂的集成機器學習方法來做這件事。
      

      索爾克團隊的分析不同于其他實驗室早期研究生物衰老的方法。以往的大多數(shù)研究只關注少數(shù)DNA甲基化位點的變化，而不是關注整個基因組的表達變化。這個數(shù)據(jù)集比以往任何此類研究都要大得多，因為它包含了代表幾十年范圍的這么多人。研究人員已經(jīng)公開了這些數(shù)據(jù)，以便其他研究人員可以使用。
      

      為了驗證這個算法，研究小組還使用了10名早衰癥患者的成纖維細胞。早衰癥是一種以加速衰老為特征的遺傳疾病?；趯@些年齡在2歲到8歲之間的患者的分子特征的分析，該模型預測他們的年齡比他們的日歷年齡大10歲左右。
      

      弗萊舍說:“我們的系統(tǒng)能夠預測這種衰老的事實表明，這個模型正開始得到生物年齡的真正基礎。”
      

      盡管這項研究揭示了與年齡有關的生物標志物，但研究人員強調(diào)，僅僅因為某些東西可以預測衰老，并不意味著它就是衰老的原因。然而，與此同時，如果這些發(fā)現(xiàn)得到證實，醫(yī)生可以使用這種類型的分析來確定何時開始篩查與年齡相關的患者，并就健康的生活方式選擇向他們提供建議。
      

      在開發(fā)任何預防治療之前，還需要進行更多的研究。這項研究的下一步將是在其他類型的細胞中尋找這些特征。
      

      “衰老是許多疾病的驅動因素，包括阿爾茨海默氏癥和其他神經(jīng)系統(tǒng)問題，”Navlakha總結道。“如果我們能夠證明我們在成纖維細胞中看到的變化與其他類型細胞的衰老有關，我們最終可能會利用這些特征來開發(fā)有針對性的干預措施。”
      
			

			
        
      
			
      
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