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Cell子刊:北京大学韩敬东团队开发生成式AI,打造“数字孪生”,预测衰老、疾病及治疗响应

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撰文丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

理解衰老和复杂疾病需要多种数据,从分子特征到成像以及常规临床检测。然而,大多数多组学数据集仅测量部分模式,并受到批次效应的影响。

随着人工智能(AI)领域的快速发展,未来或许只用拍一张面部 3D 照片或做一次常规血液检查,就能在 AI 帮助下全面评估你的衰老速度、预测疾病风险,甚至模拟不同药物或生活方式的效果。

2026 年 4 月 21 日,北京大学韩敬东团队(陈嘉伟、任雅、周永、王子阳为本文共同第一作者)在Cell Metabolism期刊发表了题为:A generative AI framework unifies human multiomics to model aging, metabolic health, and intervention response 的研究论文。

该研究开发了一个生成式人工智能框架——AURORA(AI Unification and Reconstruction of Omics Reassembly Atlas) ,利用单一的常规体检数据或面部图像,即可跨模态生成涵盖转录组、代谢组、微生物组等 7 种模态的全景虚拟图谱,从而构建高精度的多模态衰老时钟与疾病风险预测模型,还能实现个性化计算机模拟干预分析,以预测干预措施和药物的响应。作为概念验证,研究团队还提供了一个原型 AI 智能体,可将单模态输入转换为多模态报告供用户和研究人员使用。

总的来说,该研究开发的 AURORA 能够整合我们身体的不同维度的海量信息,为每个人构建一个高度仿真的“数字孪生”(Digital Twin),从而以前所未有的精准刻画个人的衰老与健康轨迹。


健康数据的“碎片化”难题

我们身体的健康状况,体现在分子、细胞、组织、器官等多个层面。现代医学检测能产生基因组、代谢组、微生物组、医学影像、临床化验等不同类型的数据,这些被称为 “多模态”数据。它们共同描绘了一幅复杂的个人健康图谱。

然而,这幅图谱通常是 “碎片化” 的:一个人往往只有其中一两种数据,不同检测存在技术差异和批次效应,数据之间难以直接对比和关联。这就像拥有一个人生拼图的零散碎片,却无法拼出完整画面,严重阻碍了精准评估个人衰老状态和疾病风险。

AURORA:统一碎片,生成全景

在这项最新研究中,研究团队开发了一个生成式 AI框架——AURORA(AI Unification and Reconstruction of Omics Reassembly Atlas),其核心突破在于,成功整合了来自超过 42.5万人 的七大类健康数据,包括——

  • 分子层面:血液转录组、血浆代谢组

  • 微生物层面:口腔微生物组

  • 表型层面:3D 面部图像、热成像面部图像、临床生理指标(例如血压、BMI、血液生化)

通过先进的深度学习模型,AURORA 做了两件关键的事——

  • 统一与重建:它将所有碎片化的、带有“噪音”的不同类型数据,映射到一个统一的、低维的“潜在空间”。这意味着,即使用户只提供了单一类型的数据(例如一张 3D 人脸照片),AURORA 也能根据其内在关联,高质量地生成或补全其他六类缺失的数据,形成完整的个人多模态健康档案。

  • 去除干扰:在此过程中,它还能有效消除不同检测批次、技术平台带来的误差,让数据更纯净、可比。

研究团队发现,3D 面部图像所蕴含的生物信息异常丰富,基于它来生成其他模态数据的效果最好。这可能因为面部是全身健康状况的“镜子”,集中反映了心血管、内分泌、炎症等多系统生理状态。

超越现实的“衰老时钟”与个性化预测

基于 AURORA 生成的完整多模态数据,研究团队构建了多种 “衰老时钟” 。这些衰老时钟能通过分析你的生物数据,预测你的 “生物学年龄” ,其与真实年龄的差值(cAgeDiff)可以揭示你的衰老是加速还是减缓。

令人惊讶的是,基于 AURORA 生成数据训练的衰老时钟,其预测精度竟然超过了直接用原始真实数据训练的时钟。例如,仅用常规体检数据,通过 AURORA 生成其他模态数据后构建的衰老时钟,其预测误差显著降低,相关性大幅提升。这证明了 AURORA 在整合信息、去噪增效方面的强大能力。

更重要的是,AURORA 不仅能评估现状,还能 “预测未来”。其“扰动模拟”功能,可以在数字孪生上模拟各种干预措施的效果,例如——

  • 药物反应:预测某种药物对你个人可能产生的效果。

  • 生活方式影响:模拟改变饮食、运动等习惯对你衰老轨迹的潜在影响。

这为真正的 “个性化干预” 提供了前所未有的预演平台。


迈向未来:从健康评估到精准医疗

AURORA 的研究展现了一个清晰的未来图景:

对公众:未来或许通过便捷、无创的检测(例如手机拍照、常规抽血),就能获得一份全面的个人健康评估与衰老预测报告,并得到个性化的健康管理建议。

对科研与医药界:它为理解衰老的跨维度生物学机制、发现新的药物靶点、加速药物重定位(老药新用)提供了强大的新工具。

以 AURORA 为代表的技术,正在推开一扇新的大门,让我们离“治未病”和“一人一策”的精准健康时代更近一步。未来,你的“数字孪生”或许将比你更早知晓健康的奥秘。

论文链接:

https://www.cell.com/cell-metabolism/abstract/S1550-4131(26)00108-7

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