研究背景与意义 - 实际年龄无法完全解释个体衰老差异，生物学年龄能更准确评估实际衰老程度[1] - 生物学年龄是衡量衰老程度和年龄相关疾病风险的更准确指标[9] - 衰老时钟研究随着人口老龄化加剧而日益受到关注[12] 研究方法与数据 - 研究基于近2500万次临床就诊数据，开发出首个覆盖全生命周期的生物学时钟模型LifeClock[5][6] - 使用来自9680764名个体的24633025次电子健康记录数据，训练基于Transformer架构的AI模型EHRFormer[16] - 模型能够从常规体检和实验室检查数据中提取关键信息，生成每个人的"数字健康画像"[16] 核心研究发现 - 人体在18岁前存在"发育时钟"主导生长发育，18岁后转为"衰老时钟"主导功能衰退[7][18] - 发育时钟能准确预测当前和未来主要儿童疾病风险，包括营养不良、生长和发育异常[7][18] - 衰老时钟能够准确预测当前和未来主要老年疾病风险，包括糖尿病、肾衰竭、中风和心血管疾病等[7][18] 技术优势与应用前景 - 全生命周期衰老时钟仅使用常规临床数据，更容易在现有医疗体系中推广应用[23] - 该技术比仅使用实际年龄更准确预测疾病风险，有望实现疾病早期检测[21] - 未来可基于常规体检数据预测健康风险，提供个性化干预建议[23] - 这项研究建立了新框架，通过利用整个生命周期的常规临床数据来推进精准医疗[19]