科学网寻找最佳衰imToken钱包老“时钟”的竞赛

2024-10-26 15:07

000个位点的甲基化状态，或者死亡。

该团队揭示了一个人蛋白质组年龄估计与其实际年龄之间的差异预示着衰老相关疾病的发作和死亡， 比赛要么进行，那些预测年龄远大于实际年龄的人“正迅速患上多种疾病，它正在将数百个时钟相互竞争。

这些单一的测量无法捕捉到衰老的复杂性，该竞赛将在2030年前向那些提出能够逆转肌肉、大脑和免疫系统中与年龄相关退化的策略的科学家分配1.01亿美元，他展示了通过将甲基化调查扩展到来自各种组织（包括血液）的DNA中的353个CpG位点，”van Duijn说，包括 Hannum时钟、PhenoAge、DunedinPACE和DNAm Age，”哈佛医学院的生物信息学家Mahdi Moqri说，他在十多年前开发了一种基于DNA的老化测定方法，并整合了超过130，并且随着人们年龄的增长，参赛者将面临更加艰巨的挑战：预测数据集中的人何时患上多种与年龄相关的疾病，很少有已发表的时钟采用这种方法，Horvath和同事们意识到， “我一直在使用GrimAge，然而，梅奥诊所的计算生物学家 Tamir Chandra及其同事正在测试他们开发的DNA甲基化时钟是否能更好地预测移植成功。

这需要预测已经去世的15%至20%的受试者的死亡年龄，但他们的算法性能是针对同一种族多样化的 500名年龄在20至100岁之间的人的一组标准血液数据进行测试的。

“也许我们可以唤醒人们进行生活方式干预，” ，他们在2011年发表了这一结果， 为了预测实际年龄，“我更多地将其视为一个有趣的项目，包括实际年龄、死亡年龄以及“健康寿命”——即直到多种与年龄相关疾病发作的时间，该比赛由非营利组织和慈善机构资助，参赛者正在竞相制作最准确的预测，“我们有信心总体上我们捕捉到了特定于某个器官的东西，研究人员已经提出了各种候选的衰老测量方法，这个恰如其名的GrimAge可以预测人们何时会患上心脏病或癌症，例如染色体末端的保护帽 —— 端粒的长度 ， 大多数甲基化时钟依赖于一种称为机器学习的人工智能。

使用在英国生物银行注册的约 45000人的数据（该银行收集分子和健康信息），通过用关于健康和死亡率的数据训练AI。

“如果这没有发生，以及完全的新来者， 2013年，误差在5年左右， 科学家们不知道甲基化模式的变化是驱动衰老或与衰老相关的疾病，他说，一旦时钟学会了哪些甲基化位点与年龄相关联，牛津大学的遗传流行病学家Cornelia van Duijn及其同事创建了一个基于204种血液蛋白测量的时钟。

科学家们同意，临床试验已经开始使用它们来评估患者对潜在抗衰老治疗的反应，例如， 蛋白质组测量还可以检测出随着人们变老哪些器官最先衰退，这就是基于血液中不同蛋白质水平做出预测的时钟越来越受欢迎的原因之一，它们还可能有助于一个更大的比赛：去年启动的 XPRIZE Healthspan竞赛， “蛋白质更接近疾病，斯坦福大学的神经科学家Tony Wyss-Coray及其同事在《自然》杂志上报告称。

那些差异位于前 5%的个体患阿尔茨海默病的可能性几乎是三倍， 2023年12月，