萊斯布里奇大學(xué)的研究人員使用AI分析了吸煙者的血液生物化學(xué)，發(fā)現(xiàn)吸煙使人們的生物學(xué)年齡增長(zhǎng)。研究結(jié)果發(fā)表在《科學(xué)報(bào)告》上。

“通過(guò)采用通過(guò)監(jiān)督式深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)的年齡預(yù)測(cè)模型，我們發(fā)現(xiàn)吸煙者比非吸煙者表現(xiàn)出更高的衰老率。換句話說(shuō)，我們表明吸煙使人的生物學(xué)年齡增長(zhǎng)，”加拿大萊斯布里奇大學(xué)生物科學(xué)系教授奧爾加·科瓦爾丘克(Olga Kovalchuk)博士在 一份準(zhǔn)備好的聲明中說(shuō)。

Kovalchuk及其同事分析了與吸煙狀況相關(guān)的149,000個(gè)匿名個(gè)人血液生化記錄中的數(shù)據(jù)-該隊(duì)列中的49,000個(gè)人是吸煙者。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在血液中尋找與衰老相關(guān)的66種不同的生物標(biāo)志物，包括血紅蛋白A1c(hbA1c)，血尿素，空腹血糖和血清鐵蛋白。

然后，機(jī)器學(xué)習(xí)算法或“老化時(shí)鐘”根據(jù)其血液中的生物標(biāo)志物模式猜測(cè)該隊(duì)列的年齡。研究人員在研究中指出，血液標(biāo)志物與年齡之間存在線性關(guān)系。實(shí)際上，年齡預(yù)測(cè)表明，男性吸煙者的生物學(xué)年齡是其年齡的1.5倍，而女性吸煙者的年齡幾乎是其實(shí)際年齡的兩倍。

研究人員在研究中寫道：“我們的研究還表明，年齡小于40歲的年輕吸煙者的生物學(xué)年齡明顯高于其年齡年齡。” “令人驚訝的是，這種影響在最老的受試者中消失了。”

基于深度學(xué)習(xí)的血液衰老時(shí)鐘可以充當(dāng)相對(duì)健康的個(gè)體的“合理準(zhǔn)確的年齡預(yù)測(cè)”，也可以充當(dāng)評(píng)估生活方式因素對(duì)生物衰老影響的精確工具。

此外，它們還可以作為患者吸煙狀況的區(qū)分者-換句話說(shuō)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器有可能支持甚至取代患者的自我報(bào)告，并且可以“提供更好的吸煙率統(tǒng)計(jì)評(píng)估”。 Kovalchuk及其同事在研究中寫道。

研究人員寫道：“這項(xiàng)研究中使用的基于深度學(xué)習(xí)的方法可以擴(kuò)展到分析吸煙與生化定義的糖尿病和血脂異常以及其他潛在發(fā)病率的綜合影響。” “類似地，DNN可以用于預(yù)測(cè)健康軌跡和結(jié)果，或評(píng)估各種其他環(huán)境暴露，飲食因素和遺傳風(fēng)險(xiǎn)對(duì)健康和衰老的影響程度。”