你比實際年齡老得快嗎？AI新技術僅需五滴血揭曉你的真實生理年齡

你是否曾遇過那些看起來比同齡人年輕許多的「凍齡」人士？他們的秘訣究竟是什麼？日本大阪大學的科學家或許已經找到了答案。他們開發了一種基於AI的模型，透過分析激素（類固醇）代謝途徑，能夠精準估算一個人的生理年齡，而不僅僅是計算出生以來的年數。這項技術僅需五滴血液，就能分析22種關鍵類固醇及其相互作用，提供更全面的健康評估。

這項研究發表在《科學進展》（Science Advances）期刊上，標誌著個人化健康管理的一大進步。傳統的生理年齡估算方法依賴於廣泛的生物標記，如DNA甲基化或蛋白質水平，但這些方法往往忽略了調節身體內部平衡的複雜激素網路。研究團隊認為，既然人體依賴激素來維持穩態，為何不將這些激素作為衰老的關鍵指標呢？

研究團隊開發了一種深度神經網路（DNN）模型，首次明確考慮了不同類固醇分子之間的相互作用。與傳統方法不同，該模型並不關注絕對的類固醇水平，而是分析類固醇的比例，從而提供更個人化且精確的生理年齡評估。研究人員表示，這種方法減少了個體類固醇水平差異帶來的噪音，使模型能夠專注於有意義的模式。

研究中最引人注目的發現之一是與壓力密切相關的類固醇激素——皮質醇。研究人員發現，當皮質醇水平翻倍時，生理年齡增加了約1.5倍。這表明，慢性壓力可能在生化層面上加速衰老，進一步凸顯了壓力管理在維持長期健康中的重要性。

研究團隊相信，這種基於AI的生理年齡模型將為更個人化的健康監測鋪平道路。未來的應用可能包括早期疾病檢測、客製化健康計劃，甚至針對減緩衰老的生活方式建議。儘管這項研究代表著重大進展，但團隊也承認，生理衰老是一個受多種因素影響的複雜過程，激素只是其中之一。

隨著AI和生物醫學研究的不斷進步，精確測量甚至減緩生理衰老的夢想正變得越來越可行。目前，僅需簡單的血液檢測就能評估衰老速度的能力，可能成為預防醫學領域的突破性發展。

參考文獻：Qiuyi Wang, Zi Wang, Kenji Mizuguchi 和 Toshifumi Takao 於2025年3月14日發表於《科學進展》的論文《基於類固醇生成途徑的DNN模型預測生理年齡》。DOI: 10.1126/sciadv.adt2624