上海交大团队开发AI代谢衰老测量与慢病预警技术

2026年11月，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在《科学-转化医学》发表研究成果，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。该研究分析了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。分析表明，该指标每增加一个标准差，对应的全因死亡风险约升高50%，能够有效量化个体的代谢衰老状况，并对慢病负担进行预警。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。