励晶太平洋发布公告，于

　　一项于二零二六年五月十七日发表于

　　该研究采用来自舍巴医学中心高阶筛检计划的数据，追踪了2,597名年龄介乎21至92岁的成年人，中位追踪期为9.2年，共累积约23,892人年的观察数据，涵盖6,772次重复临床评估。

　　研究人员使用Deep Longevity的SenoClock平台所提供的BloodAge模型，从涵盖代谢、肝臟、肾臟、血液及发炎功能的36项常规血液生物标记中，估算每位参与者的生物年龄。随后，彼等检视⸺即生物年龄与实际年龄之间的差距⸺作为两项硬性临床结果的预测指标。

　　结果显示： 在校正性别、基线年龄、身体质量指数、吸烟状况及高血压后，年龄差距每增加一岁，[*][*]风险增加15%。年龄差距每增加一岁，住院率增加6%。在整个研究期间，生物年龄超过实际年龄3岁或以上的参与者，其累积[*][*]率显著较高⸺为23.0%，而低于该临界值者则为8.7%⸺此差异具统计显著性。 年龄差距与[*][*]率之间的关联性在多种独立统计方法中均保持一致。

　　研究人员指出，BloodAge模型估算的生物年龄在此队列中与实际年龄高度相关 ，而年龄差指标可在任何常规临床就诊时，利用已在常规护理中收集的标准实验室结果重新计算，无需依赖DNA甲基化检测或其他多组学检测等专门或昂贵的检测方法。

　　仅靠实际年龄作为个人真实健康风险的预测因子有其局限：相同年龄的人可能以截然不同的生物速率老化。研究