据英国《天然·通讯》杂志20日宣布的一篇健康科学论文，欧洲科学家陈述，他们经过对逾4万名个别的剖析，发现了14种与全因逝世率相关的血液生物符号物。相较于现在已有的办法，这项最新发现或有助于进步5年及10年逝世危险的猜测精确性。
有鉴于可用的临床数据量，猜测患者终究一年的逝世率一般来说是可行的。曩昔的研讨剖析了血液代谢物特征和其他生理参数，以判定可用于猜测逝世危险的生物符号物。可是，在猜测更长时间（5年至10年）的逝世危险的问题上，研讨人员未就猜测目标达到一致意见。
德国马克思·普朗克老化生物学研讨所科学家乔利斯·迪伦及其搭档，此次对来自12个行列、总计44168名个别进行了代谢组学剖析，这些被试悉数为欧洲血缘，年龄在18岁—109岁之间。
研讨团队终究判定出了14种与全因逝世率相关的代谢物，已知这些生物符号物会参加各种进程，包含脂蛋白和脂肪酸代谢、糖酵解以及炎症。之后，作者使用判定出来的代谢物构建了一个用以猜测5年及10年逝世危险的模型，该模型关于一切年龄段的猜测精确性，都高于根据传统危险要素的模型。
研讨团队以为，根据上述14种生物符号物和性别所得的危险分数可用于辅导临床医治，不过现阶段，仍需求展开更进一步的研讨。
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，然后让AI能够精确猜测病患的逝世率。
孔子从前说过：不知道生，焉知死？健康和逝世的切当原因是难以估测的。基因与环境扑朔迷离，要素太多，难以逐个复原。但科学家依然开动脑筋，用某一种意义上的断面剖析来出现变老与逝世的接连进程。终究得到的不仅是对逝世原因的更精确掌握，也是对摄生与保健的有价值的主张。
