主要观点总结
牛津大学团队开发出一种名为ProtAge的蛋白质组衰老时钟模型，通过机器学习算法分析血浆蛋白质组数据，能准确量化个体的生理年龄并预测与衰老相关的多种慢性疾病的风险。该模型在预测衰老和疾病方面表现出强大的潜力，并且具有良好的泛化能力，为延缓衰老或改善生活质量提供了指导。相关研究发表在《Nature Medicine》杂志上。
关键观点总结
关键观点1: ProtAge模型的开发背景
基于DNA甲基化预测年龄模型的局限性，英国牛津大学团队尝试通过蛋白质组数据建立新的衰老时钟模型，以更准确地预测个体生理年龄并为疾病预测提供信息。
关键观点2: ProtAge模型的特点
使用机器学习算法和蛋白质组数据，能够全面反映生理老化的过程，并与18种疾病建立强关联。具有良好的泛化能力，适用于不同种族和地理区域的人群。
关键观点3: ProtAge模型的优势
相较于DNA甲基化模型，ProtAge模型在预测疾病风险和病理分析时更准确，考虑到了更多的生物标志物和分子层面的信息。
关键观点4: ProtAge模型的应用前景
可用于预测衰老、疾病风险、药物研发、生活方式对生理衰老的影响等领域。课题组计划将其发展为商业化产品，帮助人们早期识别高风险个体并采取措施延缓衰老。
关键观点5: 研究团队的背景
研究团队由肖思昊领导，包括牛津大学、华大基因等不同领域的研究人员，共同推动衰老相关疾病的研究和产品开发。
文章预览
“永驻青春” 是很多人追求的目标，一些人会采取规律运动、健康饮食等措施，甚至还有人尝试过换血疗法。 例如，美国脑机接口与神经科学技术公司 Kernel 创始人布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson），曾宣布一项名为“蓝图计划”（Blueprint）的抗衰老干预活动，试图通过置换年轻的血液来降低生理年龄。 需要了解的是，衰老是一个复杂的生物学过程，其涉及多种细胞和分子层面的变化，这些变化的复杂性使得衰老状态的量化评估变得具有挑战。 因此，仅通过血液置换来改变某些生物标志物，并不足以证明器官内部的衰老已得到有效逆转。 那么，能否采用更接近病理学指标的方法，如基于血浆蛋白质水平的“蛋白质年龄”，从而提供更准确和更可靠的衰老评估指标，甚至对与衰老相关的疾病做出预测呢？ 此前，英国牛津大学博士生肖思昊脑中闪现的
………………………………
