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卜军/钱昆团队在 Science Translational Medicine 发表万人全生命周期代谢图谱与代谢衰老预测模型
STM封面|卜军/钱昆团队绘制万人规模全生命周期代谢图谱,开发AI驱动的代谢衰老与慢病预测模型
AI 导读
上海交通大学医学院附属仁济医院卜军团队与上海交通大学钱昆团队在 Science Translational Medicine 以封面文章发表研究,基于中国六个临床中心 18,476 名 1 至 96 岁参与者、约 6 年随访,绘制全生命周期血浆代谢图谱并开发 AI 驱动的代谢衰老与慢病预测模型。研究结合团队自研高通量固相质谱检测与集成学习,整合 12 种 AI 模型,筛选出 56 个代表性年龄相关代谢特征,提出“代谢组年龄加速”(mAA)指标。
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来源:公众号:BioArt · mp.weixin.qq.com
推荐理由
研究把血浆代谢组与集成学习结合,在万人纵向队列中给出代谢年龄加速与死亡风险的量化关联。