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Sarah Urbut 是哈佛医学院和 Massachusetts General Research Institute 的医师科学家。她与同事在 Nature 发表论文，分析 Mass General Brigham、UK Biobank 和 All of Us research program 的3个队列，累计683,000人、348种疾病，最长随访52年。研究整合电子病历与多基因风险评分，开发并验证了 AI 模型 ALADYNOULLI，以21种潜在疾病特征表征个体的纵向健康轨迹，并采用逆概率加权处理选择偏倚。该模型可预测个体疾病的1年和10年风险；在冠状动脉疾病1年风险预测中，表现为0.89，对比 PCE 的0.68；在乳腺癌预测中为0.783，对比 GAIL model 的0.54。
“生物学的未来是可编程的。”Ground Truths 再次邀请 Arc Institute 联合创始人兼核心研究员 Patrick Hsu，讨论数字生物学、生命语言大模型（LLLMs）与通用生物人工智能（GBAI）。话题还包括两篇发表于 5 月的多智能体 AI 药物发现 Nature 论文、Biomni、AI 公司推出的科学工作台、Virtual Cell 项目，以及利用 OpenAI 寻找阿尔茨海默病药物发现的新机制靶点。节目也谈及人类沦为实验室助手及 AI 被恶意用于制造生物武器的担忧。
一篇发表于 Nature Medicine、题为《Biological Aging Clocks in Health and Disease》的受邀综述讨论了生物学衰老时钟。文中指出，按日历年龄推断持续、线性衰老的“时间年龄错觉”已受到挑战：多项采用大规模蛋白质组学及其他生物指标和影像数据的研究，在约34岁、60岁和78岁发现3个主要衰老波次。器官的衰老速度也并不同步。英国 National Survey of Health and Development（NSHD）中，1,800名均于1946年同一周出生的参与者在63岁时接受了6个器官和免疫系统的蛋白质组学评估，队列内器官及免疫系统的衰老速度相差约10年。
在WIRED旧金山的大访谈活动中，心脏病专家、斯克里普斯研究所副总裁埃里克·托波尔谈及健康老龄化。他指出寿命与健康寿命不同，且与遗传关系不大，而健康免疫系统与健康老化相关。托波尔提倡减少超加工食品摄入、重视睡眠质量、接触自然、结合有氧与阻力及平衡训练，并避免空气污染、微塑料和永久化学物质等环境应激源，认为这些都有助于健康老龄化。