图1 不同年龄组的mtDNAcn
（A）不同年龄组血液样本中的mtDNAcn；（B）血液样本中mtDNAcn与年龄的相关性。
图2 不同年龄推断模型中血液样本的残差和平均绝对误差
临床与基础医学院（基础医学研究所）法医学系方晨教授团队（硕士研究生文佳佳为文章第一作者）和山西医科大学严江伟教授团队在法医学年龄推断研究方面取得进展，相关成果以“基于血液线粒体DNA的年龄推断新方法研究（A novel approach for age estimation based on blood mitochondrial DNA analysis）”为题，于2026年3月30日在线发表于《国际法医学杂志》（International Journal of Legal Medicine）杂志，论文链接：https://doi.org/10.1007/s00414-026-03778-1。
年龄推断是法医学鉴定中的关键技术难题。传统方法多依赖骨骼和牙齿形态学评估，存在主观性强、精度偏低、不适用于微量或降解检材等局限性。近年来，线粒体DNA因其与衰老过程密切相关，被视为潜在的年龄相关分子标记，但目前尚未系统应用于法医学年龄推断。为此，该研究首次将线粒体DNA拷贝数与多种机器学习算法相结合，构建并验证了适用于血液及血斑样本的年龄推断模型。
本研究通过实时荧光定量PCR检测220份健康志愿者外周血样本中的线粒体DNA拷贝数，发现其与年龄呈显著负相关。采用kNN、Adaboost等七种机器学习算法构建年龄推断模型，结果表明kNN模型表现最优，平均绝对误差为4.938年，R²为0.758。
研究成果不仅拓展了线粒体DNA在法医学中的应用维度，也为法医年龄推断提供了一种经济、高效、可推广的新技术路径，具有良好的法医学实战应用前景。
该研究得到国家自然科学基金、山东省高等学校青创人才引育计划及山东第一医科大学（山东省医学科学院）青年科学基金等项目的资助。
供稿：临床与基础医学院（基础医学研究所） 科研部
