IBM開發可根據腸道皮膚和口腔微生物組分預測年齡的AI

cnbeta 發佈 2020-02-13T14:24:11+00:00

團隊探索了三種不同的人類微生物組分,涉及皮膚、口腔和腸道。然後從10 項先前的研究中收集數據,以及從 18 至 90 歲的受試者身上採集了近 9000 份微生物組分樣本。

加州大學聖迭戈分校和 IBM 的研究人員們,已經聯手開發出了一款有趣的人工智慧(AI)工具。其能夠根據腸道、皮膚和口腔微生物的組分,來預估一個人的年齡。此前由許多研究人員在深入研究衰老和人體內數十億微生物之間的有趣聯繫。現在,我們迎來了基於這些研究成果的全新應用。

(來自:UCSD,viaNew Atlas)

去年,新加坡研究團隊就在年邁和年輕小鼠之間開展過腸道微生物移植試驗。結果表明,此舉可能改變細菌種群,以平衡生物體衰老導致的諸多系統性缺陷。

為調查人類微生物可否用於年齡指標,新研究藉助了現代機器學習技術的力量。團隊探索了三種不同的人類微生物組分,涉及皮膚、口腔和腸道。

然後從 10 項先前的研究中收集數據,以及從 18 至 90 歲的受試者身上採集了近 9000 份微生物組分樣本。

有趣的是,建模發現皮膚微生物組分的按時間排列特性,可作為準確預測的最佳指標(估算誤差在 3.8 年內)。

皮膚微生物組分由拭子從手或額頭上取樣,研究表明兩處位置可提供同樣準確的預測結果,與人群和地理位置關係不大。

口腔微生物組分的準確性與之接近,誤差在 4.5 年內。最次是腸道微生物組分,誤差達到了 11.5 年左右。

研究人員推測,皮膚微生物組分的預測準確性,或與皮膚中和年齡相關的一般生理變化有關。

隨著年齡的增長,大部分人的皮膚會變得更加乾燥、並降低血清的產量,這些變化可以明確地反映在表層微生物群的組分上。

需要指出的是,當前的結果基於來自美國、中國、英國和坦尚尼亞受試者的微生物組分數據,為更好地了解人種和地理差異,還需展開更大、更深入的研究。

有關這項研究的詳情,已經發表在近日出版的《mSystems》期刊上。原標題為:

《Human Skin, Oral, and Gut Microbiomes Predict Chronological Age》

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