综述：成人年龄评估的准确性与挑战：人类学、牙科、生化和分子方法的范围综述

这篇综述系统评估了法医学中成人年龄评估的四大方法学体系：传统人类学（骨骼退行性改变分析）、牙科学（牙髓/牙齿比与继发牙本质沉积）、生化与分子生物学（BMB，含DNA甲基化、端粒缩短和天冬氨酸外消旋化）以及人工智能辅助技术，指出多学科融合（如AI结合多变量分子模型）是提升40岁以上群体年龄评估精度的关键方向。误差范围显示：人类学方法（4-25年）<牙科（2.5-12.5年）<BMB（±3-10年），但BMB需专用设备支撑。

　　

成人年龄评估的方法学演进与挑战

方法学谱系与精度对比
成人年龄评估在法医鉴定、移民研究和生物考古学中具有核心价值。与未成年人依赖发育标志不同，成人评估基于退行性变化，导致精度显著降低。人类学方法通过分析耻骨联合和髋臼等骨骼结构的退化特征，误差达4-25年；牙科技术利用显微CT测量牙髓腔缩小比例和继发牙本质沉积量，将误差压缩至2.5-12.5年。而生化与分子生物学（BMB）的突破性进展，特别是DNA甲基化时钟（误差±3年）和天冬氨酸外消旋化（AAR，误差±5年），虽需质谱仪等专业设备，但展现出跨年龄段的稳定优势。

分子层面的衰老密码
表观遗传学中，CpG位点的甲基化程度与年龄呈线性相关，如ELOVL2基因甲基化检测已成为黄金标准。端粒长度检测虽受个体差异影响较大，但结合qPCR技术仍可实现±8年精度。值得注意的是，牙齿和骨骼中的左旋天冬氨酸向右旋异构体转化率（AAR），通过高效液相色谱（HPLC）分析，在考古样本中仍保持±10年内的可靠性。

技术融合的未来图景
人工智能的介入显著提升了传统方法的可重复性——深度学习模型通过自动识别X光片中的骨小梁模式，使人类学评估标准差降低40%。然而，样本量不足和算法黑箱问题制约其推广。研究建议构建多模态数据库，整合骨骼形态学指标与甲基化组数据，并开发解释性AI框架。对于40岁以上群体，联合使用表观遗传标记（如DNAm PhenoAge）与牙科参数，可能突破现有精度瓶颈。

标准化与伦理考量
不同实验室间的方法学差异（如甲基化检测覆盖的CpG位点数）导致结果不可比，亟需建立ISO级别的操作规范。此外，年龄评估技术涉及个人生物信息保护，在移民管控等场景中的应用需平衡科学需求与伦理边界。未来研究应聚焦东亚人群特异性衰老标志物的挖掘，以弥补当前以高加索人种为主的数据偏差。