有鉴于可用的临床数据量，预测病人最后一年的死亡率一般来说是可行的。过去的研究分析了血液代谢物特征和其他生理参数，以鉴定可用于预测死亡风险的生物标记物。但是，在预测更长期（5年至10年）的死亡风险的问题上，研究人员未就预测指标达成一致意见。

德国马克思·普朗克老化生物学研究所科学家乔利斯·迪伦及其同事，此次对来自12个队列、总计44168名个体进行了代谢组学分析，这些被试全部为欧洲血统，年龄在18岁—109岁之间。

研究团队最后鉴定出了14种与全因死亡率相关的代谢物，已知这些生物标记物会参与各种过程，包括脂蛋白和脂肪酸代谢、糖酵解以及炎症。之后，作者利用鉴定出来的代谢物构建了一个用以预测5年及10年死亡风险的模型，该模型对于所有年龄段的预测准确性，都高于基于传统风险因素的模型。

研究团队认为，基于上述14种生物标记物和性别所得的风险分数可用于指导临床治疗，不过现阶段，仍需要开展更进一步的研究。

在2018年，谷歌团队也曾将获取的460亿电子病历信息数据，交给人工智能（AI）进行深度学习，从而让AI可以准确预测病患的死亡率。

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延伸阅读：

量化免疫“年龄”可预测死亡风险

以色列理工学院3月10日表示，以色列和美国研究人员联合研发出一种用于评估免疫系统“年龄”的方法，从而有助预测老年人的死亡风险。

该学院说，在生命周期中，随着体内炎症不断增加，每个人都会经历免疫系统衰减和功能持续减弱的过程。免疫系统老化会导致破坏性后果，包括感染抵抗能力受损，患上癌症和心脏病等慢性疾病的风险增加。

对免疫系统老化过程进行量化是一项较为复杂的挑战，需要随着时间的推移进行多维监测，这主要是因为免疫系统老化的速度因人而异，且受遗传因素、健康状况和外部因素等影响。

据介绍，以色列理工学院和美国斯坦福大学的研究人员对135名不同年龄段健康人群的免疫系统进行了为期9年、每年一次的监测和特征描述，并建立了一个模型。在所得数据的基础上，研究人员通过指数的形式，来量化每个人的免疫系统变化。

借助这一新方法，研究人员对2000多名老年人的免疫系统“年龄”进行了量化。结果表明，免疫系统“年龄”越大就预示着老年人死亡的风险越高。在同一年龄段人群中，免疫系统“年龄”大的人，他们的死亡风险也相对较高。

研究人员认为，免疫系统的“年龄”犹如生物钟，有助判断免疫系统的早期衰弱，从而有利于尽早采取降低老年人患病和死亡风险的预防措施。同时研究人员相信，这种新方法还可帮助他们识别影响免疫系统“年龄”的基因，甚至发现影响这一“年龄”的生活方式、习惯和药物。

该研究成果已发表在新一期英国《自然—医学》杂志上。

来源：综合科技日报、网友评论、新华社

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