據該工具的發明者稱,一種預測小鼠健康壽命的新AI系統可以幫助開發人類的生命延長干預措施。
該系統分析已建立的脆弱性度量標準,以測量小鼠的年代年齡及其所謂的生物學年齡。
它是由哈佛醫學院辛克萊實驗室的研究人員創建的,他們說這是追蹤老鼠一生中脆弱性的第一項研究。
他們計劃使用這些預測來快速測試旨在延長小鼠壽命并朝著在人類中同樣做事的干預措施。
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這項研究的第一作者,哈佛醫學院辛克萊實驗室的遺傳學研究員愛麗絲·凱恩說:“要在老鼠上完成一項長壽研究,可能需要長達三年的時間,才能觀察到這種藥物或飲食是否會延緩衰老過程。”“預測性生物識別技術可以通過表明干預措施是否可能起作用來加速此類研究。”
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該團隊首先追蹤了60只衰老小鼠的健康狀況,直到它們自然死亡。一年多來,他們對小鼠進行了非侵入式測試,例如步行能力,后彎和聽力損失的測量。
哈佛梅森學者鄒傳偉:目前核心問題是區塊鏈內外的交互:今日鄒傳偉博士在五道口校友群分享看法表示,區塊鏈涉及的問題很多,但區塊鏈要對現實世界的人類經濟社會活動產生影響,目前面臨的一個核心問題(或核心障礙)是資產、交易和信息在區塊鏈內外的交互。因為“區塊鏈外的信用體系,完全不同于區塊鏈內的去信任環境,甚至是兩個不太相關的問題。”[2018/3/3]
他們使用這些訓練數據開發了兩個AI模型:一個基于老鼠的虛弱來檢測老鼠的生物學年齡,另一個預測老鼠的壽命。在測試中,預測準確到兩個月之內。
測試干預
研究人員隨后追蹤了接受延長生命治療或飲食的兩組小鼠的虛弱之處。該團隊聲稱AI能夠準確預測干預措施是否可以改善其健康狀況或年齡。
該系統還發現,某些脆弱的措施與未來的健康有著更緊密的聯系。例如,聽力喪失和身體震顫與生物年齡的聯系比視覺和晶須的喪失更緊密。將來,研究人員希望在計算中給予這些因素更多的權重。
研究小組承認,人工智能還不能用來預測人類的健康狀況,而人類的健康狀況受到的影響要比影響小鼠的因素復雜得多。人們的脆弱指數已經存在,但是研究人員尚未找到合適的數據集來追蹤具有60歲至90歲年齡段的人的重大死亡率隨訪數據。
盡管如此,他們希望有一天能開發出一種系統,該系統可以更快,更準確地預測人類健康跨度以及延長生命的干預措施的有效性。
凱恩說:“諸如心血管疾病,癌癥,糖尿病,神經變性甚至嚴重的COVID-19之類的疾病主要影響老年人。”“我們想了解衰老過程本身是如何工作的,因此我們可以找到減少所有這些疾病發生率的方法,而不是一次減少。”
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