Sci Adv | 激素代谢途径+深度神经网络，新AI模型仅需微量血液即可预测生物年龄

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衰老是一个复杂的 自然生物学 过程 。 阿尔茨海默病、帕金森病和骨质疏松症等疾病 都 与衰老密切相关。 通过 评估个体的 生物年龄 是了解衰老和制定有效干预措施的基础。目前 多种 组学技术 ，例如 基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学 等 已被用于揭示潜在 衰老 生物标志物之间复杂的相互作用 ，以及分析环境和生活方式对生物年龄评估准确性的影响。 开发精确的生物年龄模型已成为生物信息学的中心焦点，现代机器学习技术擅长建模非线性关系，适于捕捉涉及衰老的复杂生物过程，特别是深度神经网络（ DNN ），在处理高维数据方面非常有效。 为了提高生物年龄预测的准确性， 日本大阪大学研究 团队将代谢组学与 DNN 相结合，开发了 一种 以激素 代谢途径为中心的 深度神经网络（ DNN ） 模型。仅需240μl血液，该模 ………………………………