机器学习技术可以预测身体的生物年龄
肌肉萎缩是与衰老相关的过程之一，与骨骼肌及其功能的退化有关。美国科学家最近开发了一种新的机器学习技术，可以预测肌肉的生物年龄，并有助于预防肌肉萎缩。
基于深度学习的模型可用于评估影响多个年龄组这一过程的遗传和表观遗传因素的重要性。
“我们相信，最有效的抗衰老疗法应该是组织特异性的，因此我们专注于开发组织特异性的衰老生物标志物。这项研究就是骨骼肌组织标志物的一个例子。”美国下一代人工智能公司Insilico Medicine的首席研究员波琳娜·马莫希娜（Polina Mamoshina）说道。
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在这项发表在《遗传学前沿》杂志上的研究中，研究小组分析了健康捐赠者年轻和老年组织中的基因表达。
进行了差异基因表达分析，以比较年轻和老年肌肉组织的表达，并对所得数据进行预处理，以用于一组机器学习算法。
在使用了几种机器学习方法后，他们根据转录组特征预测了样本的年龄。
最后，训练后的年龄预测器被用来识别组织特定的衰老指标。
结合数据驱动的方法表明，年龄预测模型可以成为识别长寿剂潜在目标的有用工具。
与年龄相关的肌肉损失仍然是影响数亿老年人的重大临床挑战。它与跌倒、平衡能力受损、身体残疾甚至死亡等不良健康后果相关。通过衰老研究了解肌肉损失，表明理解肌肉衰老的分子机制可能有助于找到潜在的年轻化方法。