十四種與死亡相關的生物標記發現

科技日報北京8月20日電(記者張夢然)據英國《自然⋅通訊》雜誌20日發表的一篇健康科學論文,歐洲科學家報告,他們通過對逾4萬名個體的分析,發現了14種與全因死亡率相關的血液生物標記物。相較於目前已有的方法,這項最新發現或有助於提高5年及10年死亡風險的預測準確性。

有鑑於可用的臨床數據量,預測病人最後一年的死亡率一般來說是可行的。過去的研究分析了血液代謝物特徵和其他生理參數,以鑑定可用於預測死亡風險的生物標記物。但是,在預測更長期(5年至10年)的死亡風險的問題上,研究人員未就預測指標達成一致意見。

德國馬克思⋅普朗克老化生物學研究所科學家喬利斯⋅迪倫及其同事,此次對來自12個隊列、總計44168名個體進行了代謝組學分析,這些被試全部為歐洲血統,年齡在18歲—109歲之間。

研究團隊最後鑑定出了14種與全因死亡率相關的代謝物,已知這些生物標記物會參與各種過程,包括脂蛋白和脂肪酸代謝、糖酵解以及炎症。之後,作者利用鑑定出來的代謝物構建了一個用以預測5年及10年死亡風險的模型,該模型對於所有年齡段的預測準確性,都高於基於傳統風險因素的模型。

研究團隊認為,基於上述14種生物標記物和性別所得的風險分數可用於指導臨床治療,不過現階段,仍需要開展更進一步的研究。

在2018年,谷歌團隊也曾將獲取的460億電子病歷信息數據,交給人工智能(AI)進行深度學習,從而讓AI可以準確預測病患的死亡率。

總編輯圈點

孔子曾經說過:未知生,焉知死?健康和死亡的確切原因是難以推測的。基因與環境錯綜複雜,因素太多,難以一一還原。但科學家仍然開動腦筋,用某種意義上的斷面分析來呈現衰老與死亡的連續過程。最終得到的不僅是對死亡原因的更準確把握,也是對養生與保健的有價值的建議。

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