新疆医学研究成果登上《自然·医学》

7月23日，国际顶尖期刊《自然·医学》(Nature Medicine)在线发表了新疆维吾尔自治区人民医院杨毅宁教授团队联合清华大学底骞副教授、马为之助理教授团队的研究成果——“基于大语言模型的大规模人群生物年龄预测”。

7月25日，新疆维吾尔自治区人民医院、清华大学联合发布天山悦康大模型。利用研究成果，自治区人民医院和清华大学在相关数据资源基础上，进一步研发出了天山悦康大模型，给予个性化健康建议，赋能健康管理。石榴云/新疆日报记者 苏璐萍摄

用大模型做多器官衰老评估，这在全球尚属首创。该研究创新性地将大语言模型应用于器官级生物年龄评估，实现了对人体多器官衰老状态的精准建模与智能预警，为全球精准健康评估领域贡献了智慧，标志着新疆在医学科技前沿领域取得重要突破。

研究整合了中、英、美三国六大健康数据库，包括英国生物银行，美国国家健康与营养调查，中国健康与养老追踪调查、中国老年健康调查、中国家庭追踪调查，以及清华大学与新疆维吾尔自治区人民医院共同建立的天山数字化自然人群队列，总样本量超1000万人，是全球最大规模同类研究之一。

“新疆作为国家重要能源基地，充沛电力为高强度计算提供坚实保障，优良自然条件利于数据中心建设和网络优化。”底骞表示。在自治区卫生健康委、疾控部门及各级政府支持下，团队严格遵守数据安全法规，依托中国移动新疆分公司以及华为昇腾的强大算力，成功完成海量全球多中心数据的汇聚、治理与分析，充分证明新疆凭借“数据+算力+政策”优势，具备实现科技“弯道超车”的巨大潜力。

研究成果取得三大突破：大语言模型预测的生物年龄在死亡与疾病风险预测中准确率显著超越端粒长度、表观遗传时钟等传统指标；首次运用大模型在个体层面实现心、肺、肝等多器官生物年龄建模，揭示“器官异步衰老”，即不同器官衰老速度不同步的现象；识别316种可能与加速衰老相关的血液蛋白标志物，其中60%、约190种为首次报道，如高效预测因子IGFBP4，为慢病预警及老龄化监测提供全新工具包。

“该成果核心优势在于低成本、易推广、普适性强——仅需常规体检数据即可绘制个体‘衰老画像’，预测生物衰老程度及未来慢病、死亡风险。”杨毅宁强调，此模式能使尖端健康评估技术真正下沉基层，服务更广大人群，助力疾病早筛和主动干预。

此项“中国原创”技术突破，为全球健康管理提供创新范式，向世界应对老龄化挑战贡献了“中国新疆智慧”，其成功经验可率先惠及“一带一路”共建国家，共享科技进步红利。(来源：新疆日报微信公众号)