预测生物年龄的算法

马德里卡洛斯三世大学(UC3M)与马德里康普顿斯大学健康科学研究人员一起，在Mutualidad de la Abogacía基金会的资助下，开发了一种算法，可以分配和预测人们的生物年龄。该预测使用社会经济变量，生活方式，生物标志物和遗传信息。

根据西班牙国家统计局(INE，西班牙语缩写)提供的信息，西班牙人口的老龄化率从

0年的908.1997上升到1年的183.2017。反过来，预期寿命在同一时期呈指数级增长。

为了获得这些数据，常用的指标是实际年龄。然而，每个人的衰老也与他们的生活方式等因素有关。

由UC3M研究小组进行的亚里士多德项目开发了一种新的方法，用于在计算实际人口老龄化时使用更精确的指标。该开发包括一种算法，该算法通过识别导致人口老龄化的因素来预测人们的生物年龄，并计算每个因素的影响程度。

“衰老是渐进的，非常复杂，因为每个人的年龄都不同。一些有影响力的因素是可以修改的，因此使用另一种类型的指标，例如生物年龄，为我们提供了一种工具，使我们能够识别不健康的因素，以纠正它们，从而提高预期寿命“，统计部研究员兼项目协调员玛丽亚·杜尔班说。

该预测算法是第一个在同一模型中结合生活方式以及遗传和非遗传生物标志物的算法。它的主要应用是在医疗和公共卫生领域，以及商业领域。