衰老生物学长期以来面临两大难题：一是如何精确量化个体的衰老速度（生物学年龄 vs. 日历年龄）；二是如何区分“衰老标志物”与“衰老驱动因素”。传统研究多依赖单一种类的分子标志（如DNA甲基化时钟），但衰老是全身多系统、多层次的复杂过程。精确测量人体如何衰退长期以来一直是个挑战。两个同龄的人可能拥有截然不同的健康轨迹。科学家们还难以从识别衰老标志物跨越到精确定位究竟是什么驱动了衰老本身。
如今，来自中国衰老生物标志物联盟（ABC）的研究人员构建了一个计算框架——数字衰老孪生——用于在个体水平研究衰老，以预测生物学年龄并追踪不同器官的衰老速率差异。这项研究由来自中国科学院动物研究所、中国国家生物信息中心（中国科学院）、首都医科大学宣武医院以及其他七家机构的研究人员共同完成，标志着从单纯描述衰老到系统量化衰老的重大突破，可能为未来的干预措施铺平道路。该研究于5月8日发表于《Cell》。
研究团队从北京、衢州、宁波、南昌等中国城市招募了2019名年龄在18至91岁之间的健康个体，创建了一个名为mCAS（多中心中国衰老标准化队列）的标准化多中心队列。研究人员通过临床检验、认知和运动功能评估、脑部和视网膜成像、步态分析以及多层分子数据（包括DNA甲基化、RNA转录本、蛋白质、代谢物和肠道微生物组），为每位参与者收集了240个参数的数据。该数据集包含超过10亿个高质量数据点，构成了一个用于测量衰老的三层“时钟”系统的基础。
第一层是核心能力时钟，整合了240个生理指标以反映整体功能衰退。第二层也是最强的一层是多模态时钟。它通过采用“注意力机制”的深度学习过程整合多层分子数据（“组学”层）——该机制优先处理信息量最大的数据——以量化不同数据类型的贡献。该多模态时钟预测日历年龄的平均绝对误差仅为3.87年，优于所有单一组学时钟。第三层是器官特异性时钟，针对大脑、肝脏、肺、肌肉、血管和皮肤，每个时钟基于临床标志物、血浆蛋白和影像特征构建。
最引人注目的发现之一是，器官的衰老是不同步的。例如，肝脏在大约40岁左右达到一个关键的衰老拐点，而大脑的衰老在50岁左右加速。分析还揭示了两个与衰老相关的主要非线性变化波：一波发生在40至50岁之间，另一波发生在60至70岁之间。
为了寻找这些衰老相关变化的起因，研究人员分析了血浆蛋白质组，检查了人类供者的染色肝组织，并使用人类细胞培养物和动物模型进行了实验。他们发现，年龄驱动的肝脏来源凝血因子（特别是F13B，以及F9和F10）的积累是血管和全身衰老的直接驱动因素。
例如，当人主动脉内皮细胞暴露于这些因子时，它们表现出明显的衰老迹象：衰老标志物升高、管形成能力（衡量血管健康的一种指标）受损，以及炎症增加。同样，将F13B注射到小鼠体内会加速多个组织（包括肝脏、心脏、主动脉和肾脏）的衰老，同时伴有免疫细胞浸润和炎症信号。这些结果表明，凝血因子不仅是被动的生物标志物，而是可干预的衰老驱动因素。
为了使衰老时钟方法在临床上实用，研究人员使用仅100至108种血浆蛋白开发了简化的“代理时钟”。这些基于蛋白质的代理时钟与更复杂的核心能力时钟和器官时钟的预测高度匹配，表明有一天一项相对简单的血液检测就可能提供全面的衰老评估。
该研究还识别了影响生物学衰老的生活方式因素。较高的水果摄入量、规律的睡眠作息和适度的步行与较慢的衰老相关。相反，吸烟、睡眠不足和高餐频率与加速衰老相关。
这项研究标志着“耄耋”项目（X-Age Project）首个概念验证成果的达成，该项目是由衰老生物标志物联盟领导的一项重大国家倡议，旨在为中国人群构建一个全面的衰老时钟系统。
尽管当前的衰老时钟框架是基于横截面数据构建的，但随着纵向随访数据和更大、更多样化人群的纳入，它正在不断完善。未来的更新还将产生成本更低、更灵敏的检测方法。
尽管使用横截面数据存在局限性，但该研究对整个衰老研究领域具有深远意义。数字衰老孪生框架代表了衰老科学的一个根本性转变——从描述转向预测，从识别相关性转向精确定位驱动因素。
研究人员现在拥有了一个标准化、可量化、可解释的系统，可以判断一个人的衰老速度、哪些器官衰老最快，以及干预措施可能在何处最有效。（生物谷Bioon.com）
参考文献：
Jiaming Li et al, Multimodal clocks of human aging, Cell (2026). DOI: 10.1016/j.cell.2026.04.025.
