综述：深度衰老时钟：基于人工智能的生物年龄评估策略

这篇综述系统阐述了AI驱动的深度衰老时钟（DAC）在生物年龄评估中的前沿进展，涵盖表观遗传（DNA甲基化）、转录组、代谢组、微生物组和影像等多模态数据整合策略，强调深度学习（DNN/CNN/RNN）对捕捉衰老非线性特征的优势，为延长健康寿命（health span）提供精准工具。

　　

深度衰老时钟：AI解码生物年龄的新纪元

1. 引言

衰老是复杂的多系统生物学过程，传统时序年龄（chronological age）难以反映个体真实的生物年龄（biological age）。近年来，基于人工智能（AI）的深度衰老时钟（Deep Aging Clocks, DAC）通过分析表观遗传、转录组等分子特征，突破线性模型的局限，成为评估抗衰老干预效果的关键工具。

2. 血液与组学驱动的衰老时钟

2.1 血液生化标志物模型

Zhavoronkov团队开发的BloodAge系列模型利用血液指标（如46项生化参数）和深度神经网络（DNN），实现平均绝对误差（MAE）5.68-6.07年的年龄预测，并揭示吸烟可增加1.65年生物年龄。

2.2 组学时钟

表观遗传时钟：首款深度甲基化时钟DeepMAge（MAE=2.77年）通过非线性的CpG位点互作，优于传统Horvath时钟。AltumAge作为首个泛组织模型，证实20%关键CpG呈非线性衰老关联。

转录组时钟：Ferrari的SA-DNN模型在鱼类中实现1天误差（<1%寿命），其人类版本MAE达3年。

微生物组时钟：肠道菌群DNN模型（MAE=5.91年）显示素食者生物年龄更低，而肠易激综合征（IBS）患者衰老加速。

3. 影像驱动的衰老时钟

视网膜影像模型RetiAGE和EyeAge（MAE=2.86年）通过眼底照片预测死亡率风险，糖尿病视网膜病变患者的视网膜年龄差（retinal age gap）随病情加重而增大。

4. 心理衰老时钟

PsychoAge模型整合50项心理指标，发现婚姻状况和睡眠障碍对生物年龄影响显著，MAE达6.7年。

5. 药物研发应用

DAC通过多模态数据（如穿戴设备+组学）识别衰老靶点，已用于评估热量限制、Senolytics等干预效果。全球衰老生物标志物联盟（Aging Biomarker Consortium）正推动其临床转化。

未来方向

合成数据生成（如Precious2GPT架构）和跨物种泛组织时钟（如覆盖114种哺乳动物的表观遗传时钟）将成为研究热点，为个性化抗衰老策略提供新范式。