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据英国《自然·通讯》杂志20日发表的一篇健康科学论文,欧洲科学家报告,他们通过对逾4万名个体的分析,发现了14种与全因死亡率相关的血液生物标记物。相较于目前已有的方法,这项最新发现或有助于提高5年及10年死亡风险的预测准确性。
有鉴于可用的临床数据量,预测病人最后一年的死亡率一般来说是可行的。过去的研究分析了血液代谢物特征和其他生理参数,以鉴定可用于预测死亡风险的生物标记物。但是,在预测更长期(5年至10年)的死亡风险的问题上,研究人员未就预测指标达成一致意见。
德国马克思·普朗克老化生物学研究所科学家乔利斯·迪伦及其同事,此次对来自12个队列、总计44168名个体进行了代谢组学分析,这些被试全部为欧洲血统,年龄在18岁—109岁之间。
研究团队最后鉴定出了14种与全因死亡率相关的代谢物,已知这些生物标记物会参与各种过程,包括脂蛋白和脂肪酸代谢、糖酵解以及炎症。之后,作者利用鉴定出来的代谢物构建了一个用以预测5年及10年死亡风险的模型,该模型对于所有年龄段的预测准确性,都高于基于传统风险因素的模型。
研究团队认为,基于上述14种生物标记物和性别所得的风险分数可用于指导临床治疗,不过现阶段,仍需要开展更进一步的研究。
在2018年,谷歌团队也曾将获取的460亿电子病历信息数据,交给人工智能(AI)进行深度学习,从而让AI可以准确预测病患的死亡率。
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