eBioMedicine丨重揭开疾病背后的“衰老密码”——新一代表观遗传时钟PathwayAge发布

本文介绍了复旦大学粤港澳大湾区精准医学研究院（广州）陈俊芳团队开发的PathwayAge模型，这是一种新型的表观遗传时钟，能够更精准地预测生物年龄并深入解析衰老机制。研究背景在于传统表观遗传钟仅依赖孤立的CpG位点，难以揭示背后的生物机制。PathwayAge通过整合DNA甲基化信号到GO和KEGG等功能通路中，结合可解释性人工智能模型，显著提升了预测精度和生物解释性。研究结果表明，PathwayAge在多个独立数据集中表现出色，相关系数高达0.977，平均预测误差仅为2.35岁。此外，该模型还揭示了多种疾病中的衰老加速信号，如阿尔茨海默病、HIV和结直肠癌等，并识别出与这些疾病相关的特定通路。结论是PathwayAge不仅提高了生物年龄预测的准确性，还为理解衰老和疾病机制提供了新的视角。