布法罗，纽约讯——2026年3月23日——《衰老-美国》期刊第18卷于2026年3月12日发表题为《预测人类生物年龄的血液生化与肠道微生物神经网络模型》的研究论文。该研究由俄罗斯临床老年医学研究中心、皮罗戈夫俄罗斯国立医科大学以及彼得罗夫斯基俄罗斯外科研究中心下属衰老生物学与健康长寿医学预防诊所的阿纳斯塔西娅·A·科别利亚茨卡娅（Anastasia A. Kobelyatskaya）领衔，通讯作者为该诊所的亚历克谢·莫斯卡列夫（Alexey Moskalev）。
研究团队构建了两种性别特异性预测模型：一种基于七项常规临床指标（如胱抑素C、IGF-1、DHEAS及性别特异性指标组）的生化模型，另一种基于全长16S测序测量的45种微生物物种的微生物组模型。两项模型在相同的637人数据集上训练测试，均实现平均绝对误差约6年、R²值高于0.8的高预测精度。
团队特别强调模型可解释性：通过SHAP值解释法（SHapley Additive exPlanations）将“黑箱”模型转化为可解释工具，清晰展示单个预测因子（如血液模型中的DHEAS、胱抑素C、NT-proBNP，或微生物组模型中的Blautia obeum等物种）如何以年为单位影响个体预测年龄。生化时钟采用临床易获取的七项指标，便于临床转化；微生物组时钟则通过45种微生物特征，揭示微生物丰度梯度与预测年龄的关联。
研究指出，由于模型兼具全局与局部可解释性，未来有望应用于临床试验中监测干预措施的有效性。“这两种方法均展现出高预测精度（平均绝对误差约6年，R²值>0.8），且彼此之间及与PhenoAge的评估一致性达高度相关（相关系数>0.89）。”
作者同时说明研究局限与后续方向：队列仅限白种人群体，微生物组模型需测序资源可能限制临床推广。呼吁在更大规模、多族裔队列中开展外部验证，通过前瞻性研究关联模型预测与健康结局，并将可解释模型应用于生活方式、饮食或药物等干预试验，使预测生物年龄的变化成为可解读的早期获益信号。
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