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腸道細菌群能否反映你的真實年齡？

骨軟筋酥網2025-11-22 15:53:49【熱點】9人已圍觀

簡介腸道細菌群能否反映你的真實年齡？ (Credit: Insilico)神秘的地球uux.cn報道）據EurekAlert!：亮點： 2018年，Gladyshev實驗室的專攻衰老研究的科學家與Insi 杭州外圍（杭州外圍女）外圍上門(微信199-7144-9724）一二線城市外圍預約、空姐、模特、留學生、熟女、白領、老師、優質資源

腸道細菌群能否反映你的真實年齡？ (Credit: Insilico)
（神秘的地球uux.cn報道）據EurekAlert!：亮點：
2018年，Gladyshev實驗室的細菌專攻衰老研究的科學家與Insilico Medicine展開合作，雙方研究成果“微生物群衰老時鐘”的否反杭州外圍（杭州外圍女）外圍上門(微信199-7144-9724）一二線城市外圍預約、空姐、模特、留學生、熟女、白領、老師、優質資源概念得到廣泛傳播；
時鐘經過多個獨立數據集驗證；
時鐘具有生物學意義，并能證明糖尿病患者看起來比實際年齡老；
該研究發表在iScience期刊上，真實將用于COVID-19和長壽研究的年齡新數據分析工具。
2020年6月11日-深度學習近期進步飛快，腸道目前，細菌AI算法在圖像、否反文本和語音識別方面的真實表現已經勝過人類。AI在生物學方面有一種特殊應用——深度衰老時鐘——經大規模樣本集訓練，年齡可以通過圖片、腸道視頻、細菌杭州外圍（杭州外圍女）外圍上門(微信199-7144-9724）一二線城市外圍預約、空姐、模特、留學生、熟女、白領、老師、優質資源音頻、否反血生化、真實基因和蛋白質表達及MRI等不同類型的年齡數據來預測人類的生物學年齡。iScience最近發表的一項研究中，哈佛醫學院和Insilico Medicine的研究人員對數千種腸道細菌做全基因組測序，以開發和驗證微生物群深度衰老時鐘的新概念。而這個新工具表明宿主年齡是影響腸道菌群動態變化的重要因素。
過去十年中，人類腸道微生物組研究讓我們有了許多奇妙的發現。目前，我們知道腸道細菌是影響人體免疫功能、大腦發育和大腦活動、中樞新陳代謝、肥胖發病機制等許多生理過程的主要因素。人們越來越認識到腸道微生物群對人類健康的作用，因此，加深對腸道菌群影響因素的了解及加強對這些因素的控制也就越發關鍵。
影響腸道菌群的因素包括出生方式、飲食、身體活動和年齡。生命早期階段中，年齡對微生物群動態變化的影響已經有了較深入的了解。在生命的第一年中，相比成年人，嬰兒的飲食和行為相似度很高。因此，嬰兒腸道菌群的發展動態變化呈現明顯的階段性。但是，進入成年期后，在人們的飲食、吸煙、喝酒以及身體活動水平等多種復雜因素影響下，腸道菌群存在極大的個體差異。美國國立衛生研究院（NIH）人類微生物組計劃顯示，盡管成人腸道中微生物物種的不同組合往往發揮相似的功能和代謝能力，但沒有核心的群落組成。
多項研究確定了腸道菌群中一些與宿主年齡相關的趨勢。然而，這些研究以局部采樣為舉出，其結果未必具有普適性。在Insilico Medicine和布萊根婦女醫院（Brigham and Women's Hospital）醫院Vadim Gladyshev實驗室及哈佛醫學院的合作項目匯總了13項人類腸道微生物組相關的公共研究數據，以微生物群相對豐度為基礎開發衰老時鐘。
2018年12月，我們在BioRxiv上發表了首次嘗試利用腸道菌種組成來預測生物學年齡的研究結果。此后，研究小組進一步改進方法，并在iScience期刊上發表研究結果。采用交叉驗證，以超過1100種不同構成的微生物群訓練深度神經網絡，得到的集成模型再經獨立數據集檢驗，對宿主年齡預測平均誤差為5.9-6.8年。
上述腸道微生物群衰老時鐘證明，成年人群體中存在與年齡增長相關的微生物群落演替規律。上述研究流程可以推廣，訓練其他平臺的數據并創建類似的模型，在更可控的環境中探索特定細菌種類對人類衰老的影響。研究作者還提出了發現具有加速或減緩衰老潛力的微生物的方法。
“我們很高興與Gladyshev實驗室共同開發新型微生物群衰老時鐘，開創業界先河。衰老時鐘的開發過程漫長艱辛，研究剛起步時，我們自己都覺得希望渺茫；完成概念驗證之后，又耗費兩年的時間持續完善和驗證。我們希望將上述研究途徑用于COVID-19研究，未來用于長壽研究，追蹤不同干預措施和飲食對腸道年齡預測值的影響”，Insilico Medicine的CEO Alex Zhavoronkov博士說。
您可訪問ageing.AI處了解衰老時鐘的詳細信息。Insilico Medicine將繼續開發微生物組工具，目前正在計劃發布COVIDOMIC，一個用于探索影響COVID-19感染結果相關變量的工具，包括來自患者呼吸道微生物組的變量。
您可訪問以下網址閱讀論文原文： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589004220303849
關于 Insilico Medicine：自2014年以來，Insilico Medicine致力于開發生成模型、強化學習系統，以及其他新穎的機器學習技術，運用其技術來生成具有特定性質的全新分子結構、合成生物數據的生成、治療靶點識別，及臨床試驗結果預測等藥物開發過程。Insilico Medicine近期完成了3700萬美元的B輪融資。公司自成立以來，總計募資了超過5200萬美元，發表80篇以上的開創性論文，申請專利數超過25項，并獲得許多業界肯定的獎項。網站：http://insilico.com
若您需要關于本文更多的信息、圖片，或是采訪，請聯系：ai@insilico.com

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