大規模集団における大規模言語モデルを用いた生物学的年齢予測
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Large language model-based biological age prediction in large-scale populations
雑誌名：Nat Med. 2025 Sep;31(9):2977-2990.
概 要：
本研究は、個々の加齢を正確かつ便利に評価することが健康リスクの特定や加齢関連疾患の予防に重要であることを背景に、大規模言語モデル（LLM）を活用して健康診断報告書のみから個人の全体的および臓器特異的な加齢を推定するフレームワークを提案しました。6つの集団ベースのコホートで検証を行い、1,000万人以上の参加者を対象に有効性と信頼性を示しました。LLMによって予測された全体的年齢は、全死因死亡率に対してC-index 0.757を達成し、他の加齢指標を大きく上回る結果を得ました。
方 法：
本研究は、6つの集団ベースのコホートを用いた研究で、参加者数は10,000,000人以上です。健康診断報告書を基にLLMを用いて個人の全体的および臓器特異的な加齢を推定しました。主要評価指標は全死因死亡率に対するC-indexで、0.757（95% CI 0.752-0.761）を達成しました。
結 果：
LLMによって予測された全体的年齢は、全死因死亡率に対してC-index 0.757を示し、テロメア長やフレイル指数、エピジェネティック年齢などの他の加齢指標を上回りました。また、臓器特異的な加齢に関しても、LLMによる年齢予測は機械学習モデルよりも優れた性能を示しました。
結 論：
LLMに基づく加齢評価フレームワークは、全体的および臓器特異的な加齢を正確かつ信頼性高く推定するコスト効果の高いアプローチを提供します。これは、大規模な一般集団における個別化された加齢評価と健康管理において有望な可能性を持っています。