為什么有些人年近七旬仍精神矍鑠，而有些人才三十出頭卻已顯老態(tài)？“實際年齡”（Chronological Age，CA）顯然無法完全解釋這種差異。相對于實際年齡，“生物學年齡”（Biological Age，BA）能夠更準確地評估一個人的實際衰老程度，
目前，主要通過衰老時鐘（Aging Clock）來評估一個人的生物學年齡，然而，這些研究通常是在成年人中進行的，這導致了我們在理解貫穿整個生命周期的生物學時鐘方面仍留有關鍵空白，尤其是在嬰兒期和兒童期。
2025 年 10 月 27 日，溫州醫(yī)科大學/澳門科技大學張康教授團隊與解放軍總醫(yī)院第一醫(yī)學中心陳香美院士團隊合作，在國際頂尖醫(yī)學期刊 Nature Medicine 上發(fā)表了題為：A full life cycle biological clock based on routine clinical data and its impact in health and diseases 的研究論文。
該研究基于近 2500 萬次臨床就診數據，成功開發(fā)出首 個覆蓋全生命周期的生物學時鐘模型——LifeClock，其能夠準確預測從嬰兒期到老年期的整個生命周期的生物學年齡。
該研究還顯示，人體在不同生命階段存在兩種截然不同的生物學時鐘模式——18 歲前為“發(fā)育時鐘”，主導生長發(fā)育；18 歲后轉為“衰老時鐘”，主導功能衰退。發(fā)育時鐘可準確預測當前和未來主要兒童疾病的風險（包括營養(yǎng)不良、生長和發(fā)育異常），衰老時鐘能夠準確預測當前和未來主要的老年疾病風險（包括糖尿病、腎衰竭、中風和心血管疾病等）。這項工作將兒童發(fā)育與成人衰老區(qū)分開來，建立了一個新框架，通過利用整個生命周期的常規(guī)臨床數據來推進精準醫(yī)療。
衰老是一個復雜且多方面的過程，涉及分子、細胞和器官層面的變化，最終影響整個生物體的健康和生存。了解這些變化如何導致疾病易感性增加對于制定延長健康壽命的干預措施至關重要。
我們通常所說的年齡，是“實際年齡”（Chronological Age，CA），也就是一個人從出生至今的時間，這只反映了出生后的時間流逝，無法體現不同個體間衰老速度的異質性。“生物學年齡”（Biological Age，BA）則是相對于相同實際年齡的平均個體所累積的生物學損傷程度的一種衡量指標，更能反映身體功能的實際狀態(tài)，因而成為衡量衰老程度、年齡相關疾病風險的更準確指標。
最初，用于計算生物學年齡（BA）的衰老時鐘，依賴于 DNA 甲基化和轉錄模式的測量，但近期的發(fā)展已將衰老時鐘擴展到納入成像和多組學數據，從而提高了生物學年齡預測的準確性和全面性。例如，質譜分析以及基于抗體的蛋白質組學和代謝組學技術使得大規(guī)模血清分析成為可能，為衰老研究提供了寶貴資源。此外，各種醫(yī)學影像和電子健康記錄（EHR）為器官功能衰老評估提供了依據，并與健康和疾病建立了關聯(lián)。
這些創(chuàng)新突顯了不同器官衰老的差異性以及它們對外部因素（例如生活方式或藥物）的不同反應，為個性化抗衰老策略鋪平了道路。
隨著人口老齡化的加劇，人們對衰老機制和衰老干預措施的興趣日益濃厚，這推動了對衰老時鐘的研究——衰老時鐘（Aging Clock）是一種分子標記，能比僅反映時間流逝實際年齡更準確地預測生物學年齡。與靜態(tài)的實際年齡不同，生物學年齡利用基因組、表觀遺傳、臨床和功能標志物來反映生物功能的效率。基因組標志物在出生時就已固定，而表觀遺傳標志物（例如 DNA 甲基化和組蛋白修飾）則會隨年齡增長而變化。
理論上，實際年齡相同的人，其功能衰退的速度應該相似。然而，遺傳和環(huán)境因素會影響細胞、組織和器官的衰老，使得一些人的生物學年齡比實際年齡衰老得更快或更慢。這種差異，即預測的生物學年齡與實際年齡之間的差值，被稱為年齡差（Age Gap）。
研究表明，年齡差增大與衰老加速、患病風險增加以及死亡率上升有關。例如，大腦年齡差增大的人往往表現出全身衰老的特征（例如感官運動能力下降、外表顯老）?；加新圆〉娜巳褐屑铀偎ダ犀F象尤為明顯，這表明疾病負擔進一步推動了生物學衰老進程。同時，加速的生物學衰老也可能成為在疾病發(fā)作前塑造疾病風險的一個強有力決定因素。
通過開發(fā)可靠的生物學年齡測量方法，衰老時鐘有望延長健康壽命并提高生活質量，這是人類預期壽命持續(xù)增長背景下的一項關鍵目標。
盡管在成人衰老時鐘方面已經取得了許多重大進展，然而，我們對于涵蓋整個生命周期的時鐘，尤其是嬰兒期和兒童期的時鐘及其對健康和疾病的影響，仍知之甚少。
在這項最新研究中，研究團隊推出了 LifeClock，這是一個全生命周期時鐘，它利用常規(guī)的電子健康記錄（EHR）和實驗室檢測數據來預測所有生命階段（從嬰兒其到老年期）的生物學年齡，并評估其與疾病風險和生存結局的關聯(lián)。
為了進一步推進精準衰老健康研究和臨床應用，研究團隊同無監(jiān)督學習，使用來自 9680764 名個體的 24633025 次電子健康記錄數據，訓練了基于 Transformer 架構的 AI 模型——EHRFormer。該模型能夠從常規(guī)體檢和實驗室檢查數據中提取關鍵信息，生成每個人的“數字健康畫像”，從而高精度地分析發(fā)育和衰老動態(tài)，開發(fā)出涵蓋從嬰兒期到老年期的精準生物學年齡時鐘。
該研究顯示，人體在不同生命階段存在兩種截然不同的生物學時鐘模式——18 歲前為“發(fā)育時鐘”，主導生長發(fā)育；18 歲后轉為“衰老時鐘”，主導功能衰退。
這一發(fā)現促使團隊分別開發(fā)了兒童時鐘和成人時鐘，顯著提高了預測準確性。兒童時鐘與兒童發(fā)育密切相關，能準確預測當前和未來主要兒科疾病的風險，包括營養(yǎng)不良、生長和發(fā)育異常。成人時鐘與衰老密切相關，能準確預測當前和未來患糖尿病、腎衰竭、中風和心血管疾病等重大老年疾病的風險。
因此，這項工作將兒童發(fā)育與成人衰老區(qū)分開來，建立了一個新框架，通過利用整個生命周期的常規(guī)臨床數據來推進精準醫(yī)療。
這項研究的結果表明，基于 EHRFormer 模型的全生命周期衰老時鐘在預測疾病風險方面比僅使用實際年齡更準確，將縱向電子健康記錄數據整合到生物衰老模型中，有可能徹底改變我們對衰老及其與疾病關系的理解。這些見解能夠推動更精確衰老生物標志物的發(fā)展，實現疾病的早期檢測，并為不同人群量身定制個性化治療方案，以適應其獨特的衰老軌跡。
這項技術的真正突破在于其實用性和可及性。與傳統(tǒng)依賴昂貴專項檢查的生物年齡檢測不同，全生命周期衰老時鐘僅使用常規(guī)臨床數據，這意味著更容易在現有醫(yī)療體系中推廣應用。未來在體檢時，醫(yī)生不僅能告訴你各項指標是否正常，還能基于這些數據預測你未來幾年的健康風險，并提供個性化干預建議，為早期干預爭取了寶貴的時間窗口，而這正是 LifeClock 帶來的可能性。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41591-025-04006-w
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