科學(xué)家發(fā)現(xiàn)14種死亡標(biāo)記 14種血液生物標(biāo)記物助于提高死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

　　研究團(tuán)隊(duì)最后鑒定出了14種與全因死亡率相關(guān)的代謝物，已知這些生物標(biāo)記物會(huì)參與各種過(guò)程，包括脂蛋白和脂肪酸代謝、糖酵解以及炎癥。之后，作者利用鑒定出來(lái)的代謝物構(gòu)建了一個(gè)用以預(yù)測(cè)5年及10年死亡風(fēng)險(xiǎn)的模型，該模型對(duì)于所有年齡段的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，都高于基于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素的模型。

　　研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，基于上述14種生物標(biāo)記物和性別所得的風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)可用于指導(dǎo)臨床治療，不過(guò)現(xiàn)階段，仍需要開(kāi)展更進(jìn)一步的研究。在2018年，谷歌團(tuán)隊(duì)也曾將獲取的460億電子病歷信息數(shù)據(jù)，交給人工智能（AI）進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，從而讓AI可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)病患的死亡率。

　　原標(biāo)題：14種死亡標(biāo)記能預(yù)測(cè)死亡風(fēng)險(xiǎn)？科學(xué)家發(fā)現(xiàn)14種死亡標(biāo)記