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利用AI和大数据解析环境暴露组学因素影响衰老进程

发布时间:2025-05-29 22:38

  科学家们越来越关注“暴露组”——即个体一生中所有环境暴露及其对个人健康的影响。最新研究发现,93%的衰老因素实际上是环境因素。研究表明,环境污染、气候条件、经济状况等因素均可加速衰老,并增加阿尔茨海默病和帕金森病等疾病风险

  近年来,科学家们越来越关注“暴露组”——即个体一生中所有环境暴露及其对个人健康的影响。除了影响健康的明显因素(如环境化学物质、水和食物污染物)外,暴露组学还涵盖了噪音和光污染、野火烟雾、气味、睡眠、温度、湿度以及包括种族歧视和获得医疗资源等在内的社会经济影响因素。

  过去,衰老研究主要聚焦在遗传因素,但最新研究发现,93%的衰老因素实际上是环境因素。研究表明,环境污染、气候条件、社会经济状况等因素均可加速衰老,并增加阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的风险。

  研究人员 开始探索社会因素,如贫困和心理压力对衰老的影响。 借助大数据技术,研究人员正在利用个人医疗健康档案数据,分析环境暴露与衰老之间的关联性。研究人员从大规模数据中寻找衰老相关疾病的潜在环境诱因,并探索可能的干预措施。

  这项研究最终目标是揭示环境因素是如何影响个体衰老,并开发针对性的治疗方案。尽管个体基因影响健康,但通过健康饮食、锻炼和减压,仍可以降低患病风险,为更健康长寿的未来铺平道路。

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利用AI和大数据解析环境暴露组学因素影响衰老进程(图1)

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