莱斯布里奇大学的研究人员利用AI分析了吸烟者的血液生化，发现吸烟会增加人的生物年龄。研究结果发表于《科学报告》。

“通过采用通过监督式深度学习技术开发的年龄预测模型，我们发现吸烟者比不吸烟者表现出更高的衰老率。换句话说，我们表明吸烟会增加人的生物年龄，”加拿大莱斯布里奇大学生物科学系教授奥尔加科瓦尔丘克博士在一份准备好的声明中说。

Kovalchuk和他的同事分析了149000份匿名个人血液生化记录中与吸烟状况相关的数据——该队列中有49000人是吸烟者。机器学习算法在血液中搜索66种不同的与衰老相关的生物标志物，包括血红蛋白A1c、血尿素、空腹血糖和血清铁蛋白。

然后，机器学习算法或“老化时钟”根据队列血液中的生物标记模式猜测队列的年龄。研究人员指出，血液标志物和年龄之间存在线性关系。事实上，年龄预测表明，男性吸烟者的生物年龄是其年龄的1.5倍，而女性吸烟者的年龄几乎是其实际年龄的两倍。

研究人员在研究中写道：“我们的研究还表明，40岁以下的年轻吸烟者的生物年龄明显高于他们的年龄。"令人惊讶的是，这种效应在最老的受试者中消失了."

基于深度学习的血液衰老时钟可以作为相对健康个体的“合理准确的年龄预测”，也可以作为评估生活方式因素对生物衰老影响的准确工具。

此外，它们还可以作为患者吸烟状况的判别器——换句话说，基于深度神经网络的分类器可能支持甚至替代患者的自我报告，并且可以“提供更好的吸烟率统计评估”。科瓦尔丘克和他的同事在研究中写道。

研究人员写道：“这项研究中使用的基于深度学习的方法可以扩展到分析吸烟的综合影响以及糖尿病和血脂异常的生化定义，以及其他潜在的发病率。”“同样，DNN可以用来预测健康轨迹和结果，或者评估各种其他环境暴露、饮食因素和遗传风险对健康和衰老的影响。”

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