日本大阪大学的科学家开发了一种新的人工智能（AI）模型，用于估算一个人的生物年龄——这是一种衡量身体老化程度的指标，而不仅仅是从出生开始计算的年龄。
这一新方法仅需五滴血，即可分析22种关键类固醇及其相互作用，从而提供更精确的健康评估。
该团队的研究成果发表在《科学进展》杂志上，为个性化健康管理提供了潜在的进步，能够更早地发现与年龄相关的健康风险，并制定针对性干预措施。
“我们的身体依靠激素维持体内平衡，所以我们想，为什么不将这些作为老化的关键指标？”研究的第一作者之一王秋怡博士（Qiuyi Wang）表示。
为了验证这一想法，研究团队聚焦于类固醇激素，这些激素在新陈代谢、免疫功能和应激反应中起着至关重要的作用。
研究团队开发了一种深度神经网络（DNN）模型，纳入了类固醇代谢途径，这是首个明确考虑不同类固醇分子之间相互作用的AI模型。
研究中最引人注目的发现之一涉及皮质醇，一种通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会在生化层面上加速衰老，进一步强调了管理压力对于维持长期健康的重要性。
“压力经常被笼统讨论，但我们的研究提供了具体证据，表明它对生物衰老有可测量的影响，”通讯作者、分析化学与质谱学专家高尾俊史教授（Toshifumi Takao）表示。
研究人员认为，这种由AI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。未来的应用可能包括早期疾病检测、定制的健康计划，甚至延缓衰老的生活方式建议。
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