血液生物化学和肠道微生物神经网络模型预测人类生物年龄

科学领域:

• 生物遗传学 生物遗传学
• 微生物组研究的研究.
• 生物化学标记物 生物化学标记物

背景情况:

• 生物年龄与时间年龄不同,反映了生活方式,环境和遗传学的累积生理损伤.
• 目前生物年龄评估的方法缺乏普遍标准化,需要开发新的,准确的预测模型.
• 了解生物年龄对于个性化医学和预防性健康策略至关重要.

研究的目的:

• 开发和比较两个不同的模型来计算生物年龄:一个基于生物化学血液标记物,另一个基于肠道微生物群组成.
• 评估拟议的生物年龄计算方法的预测准确性和模型间一致性.
• 使用SHAP解释算法来增强模型的解释性.

主要方法:

• 一个生物化学模型使用7个特定性别的血液指标 (cystatin-C,IGF-1,DHEAS,同类半素,尿素,葡萄糖,zonulin,HbA1c,NT-proBNP,自由,hs-CRP).
• 一个微生物模型,从肠道微生物群分析中结合了45种细菌物种的相对丰富性.
• 应用SHAP (SHapley增量扩展) 算法用于预测器贡献分析.

主要成果:

• 生物化学和微生物模型都显示出对生物年龄的高预测精度,平均绝对误差 (MAE) 约为6年,R平方 (R2) 值大于0.8.8.
• 两种模型和已建立的PhenoAge度量之间观察到很强的一致性,相关系数超过0.89.8的相关系数表明这一点.
• SHAP算法成功地阐明了每个模型中的个体预测因素对最终生物年龄估计的贡献.

结论:

• 开发的生物化学和微生物模型为评估生物年龄提供了准确和可靠的方法.
• 这些模型为了解个体衰老轨迹和潜在的健康风险提供了有价值的工具.
• 肠道微生物群和生物化学标记物的整合为全面的生物年龄评估提供了一个有希望的途径.