上海交大团队开发 AI 代谢衰老测量与慢病预警技术

上海交通大学医学院附属仁济医院卜军团队联合钱昆团队利用高通量质谱与 AI 集成学习技术，开发出代谢衰老测量和慢病预警技术，成果发表于《科学-转化医学》。研究分析了 18476 名 1 至 96 岁参与者的血浆代谢组数据，筛选出 56 个代表性代谢特征并构建代谢组年龄加速指标。分析显示该指标每增加一个标准差，对应的全因死亡风险约升高 50%，能有效量化个体代谢衰老并预警慢病负担。