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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属仁济医院申请的专利代谢衰老的识别模型构建系统、存储介质及试剂盒获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120280160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510764292.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权代谢衰老的识别模型构建系统、存储介质及试剂盒是由卜军;陈一凡;黄泓豪;徐伟设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本代谢衰老的识别模型构建系统、存储介质及试剂盒在说明书摘要公布了：本发明提供了一种代谢衰老的识别模型构建系统、存储介质及试剂盒，通过对年龄和血浆代谢物生物标志物的机器学习，得到代谢衰老识别模型，根据其计算得到的代谢年龄，在预测全因死亡风险上表现出优异的敏感性、特异性以及准确性，超过实际年龄本身。实验证实了其能够通过和实际年龄的比较直观反映代谢衰老加速情况。本发明仅需少量血浆作为检测样本，评价流程简单方便，成本较低，易于为受试者所接受，适于方法的大范围推广。并且高的敏感性和特异性，使其还能够用于抗衰老药物的筛选中。

本发明授权代谢衰老的识别模型构建系统、存储介质及试剂盒在权利要求书中公布了：1.一种代谢衰老的识别模型构建系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于收集在5年随访期间发生全因死亡事件和不发生全因死亡事件的各个受试者的血浆样本，从各个血浆样本中获取在5年随访期间发生全因死亡事件和不发生全因死亡事件的受试者的血浆小分子代谢生物标志物及其相对浓度值； 特征选择模块，用于基于5年随访期间不发生全因死亡事件和5年随访期间发生全因死亡事件的受试者血浆小分子代谢生物标志物及其相对浓度值，进行机器学习，以筛选得到识别5年随访期间不发生全因死亡事件和5年随访期间发生全因死亡事件的受试者的血浆小分子代谢生物标志物，作为特征选择后的血浆小分子代谢生物标志物； 训练模块，基于5年随访期间不发生全因死亡事件和5年随访期间发生全因死亡事件的各个受试者的特征选择后的血浆小分子代谢生物标志物、其相对浓度值以及实际年龄，训练用于识别代谢年龄的代谢衰老识别模型； 识别模块，获取待检测者的年龄和特征选择后的血浆小分子代谢生物标志物及其相对浓度值，将待检测者的年龄和特征选择后的血浆小分子代谢生物标志物及其相对浓度值输入所述代谢衰老识别模型，以得到待检测者的代谢年龄； 所述特征选择后的血浆小分子代谢生物标志物，至少包括外周血浆中的如下代谢物生物标志物： 葡萄糖、精氨酸、牛磺酸、苏氨酸、肌酐、乙酰肉碱、丝氨酸、尿酸、胍基乙酸、哌啶酸、天门冬氨酸、α-酮戊二酸、亮氨酸和苯丙氨酸。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学医学院附属仁济医院，其通讯地址为：200127 上海市浦东新区浦建路160号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。