数据是延缓衰老相关疾病的关键

衰老科学为我们提供了新方法，通过全身及器官时钟和特定蛋白质生物标志物来追踪衰老过程，这能帮助判断一个人或其器官是否在加速衰老。此外，新的AI算法能发现医学专家看不到的信息，比如准确解读视网膜扫描等医学影像，提前多年预测心血管和神经退行性疾病。

这些额外的数据层可与个人电子病历相结合，电子病历包括结构化和非结构化笔记、实验室结果、扫描图像、基因检测结果、可穿戴传感器数据以及环境数据。总体而言，这提供了前所未有的个人健康状况深度信息，能够预测三大疾病的风险。与能检测心脏病、常见癌症和阿尔茨海默病风险的多基因风险评分不同，精准医疗预测将其提升到了新高度，它能提供预计的时间轨迹——即“何时发生”这一因素。当所有数据通过大型推理模型分析时，可以发现个人的健康薄弱环节，并制定个性化的积极预防方案。

我们已经知道，这三种疾病的风险可以通过生活方式因素降低，比如最佳的抗炎饮食、经常锻炼以及规律优质的睡眠模式。不过，除了关注这些因素（当个人意识到自身风险时，更有可能去实施），我们还将有能促进健康、保护性免疫系统并减少全身和脑部炎症的药物。GLP-1类药物已被证明是实现这些目标的领先者，但还有更多药物正在研发中。

精准医疗预测的潜力需要通过前瞻性临床试验来证明和验证，这些试验要使用相同的衰老指标来显示个人风险降低。例如，对于阿尔茨海默病风险增加的人群，有一种名为p-tau217的血液检测，这种风险可以通过改善生活方式因素（尤其是锻炼）显著降低，这一点可以通过脑器官时钟和全身衰老时钟得到证实。

这是医学的新前沿——对损害我们健康寿命和生活质量的三种与年龄相关的主要疾病进行一级预防的潜力。如果没有衰老科学和AI的进步，这是不可能实现的。对我来说，这是AI在医学中最令人兴奋的未来应用：一个前所未有的机会来预防主要疾病的发生，这是人们一直梦想但由于数据和分析的不足而无法大规模实现的目标。到2026年，这最终将成为可能。