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同样的年龄，为什么有人各项体检指标正常，有人已经心脑血管或代谢性疾病缠身? 差别可能不在身份证年龄，而在血液里那套看不见的新陈代谢节奏。
2026年10月，上海交通大学医学院附属仁济医院卜军/钱昆教授团队，在Science Translational Medicine发表题为“Metabolomic aging and mortality clocks based on ensemble learning identify systemic aging risk across the human life span in 18,476 individuals”的研究论文，并获选为当期封面文章。封面以“Ticking Metabolites” (滴答流逝的代谢物)为题，提醒我们人的衰老和疾病并不是某一天突然到来，而是机体在分子层面一点点积累；血浆代谢物，正是记录这段过程的“指针”。
研究展示了一项迄今为止最全面的代谢衰老研究之一的结果；该研究涉及来自中国六个中心的18,476名参与者，年龄覆盖1至96岁，随访约6年。研究者利用团队自主研发的高通量固相质谱检测与人工智能集成学习技术，系统描绘了从出生至衰老全生命周期的血浆代谢变化特征，筛选出56个代表性年龄相关代谢特征，系统揭示了相关代谢指标与心脑血管、肿瘤、代谢性疾病等各种慢病、全因死亡风险及多病共存负担之间的联系。在此基础上进一步绘制了中国人群全生命周期代谢图谱，提供了关于衰老对代谢影响的丰富数据，建立了具有临床解释性且适合大规模人群应用的指导健康监测和疾病预防的临床检测指标。
图1. AI大数据驱动的自然人群全生命周期血浆代谢框架及特征筛选
基于丰富的代谢人群数据和长期纵向随访，团队利用人工智能集成学习框架，整合各种AI学习算法的优势，构建基于血浆代谢信息的机体衰老和慢病预测模型。在基线健康的人群中，团队开发了一个名为“代谢组年龄加速” (metabolomic age acceleration, mAA)的检测指标，旨在量化个体的代谢年龄及代谢状态相对于实际年龄的偏离，从而识别同龄人群中不同的代谢衰老状态。结果显示，模型预测的代谢年龄与实际年龄高度相关，表明血浆代谢特征能够较好地反映个体所处的生物学年龄阶段。随着队列人群年龄的增长，该指标与高血压、脂肪肝、糖尿病、冠心病、卒中等慢性疾病以及全因死亡风险的升高相关。在全因死亡分析中，mAA每增加一个标准差，对应的死亡风险约升高50%。
图2. 在健康人群中开发了“代谢组年龄加速”(mAA)指标用以判断代谢年龄、衰老加速和慢病发生预测
研究团队进一步拓展至患病人群，在疾病人群中开发了第二个名为“年龄偏差”(age deviation)的代谢指标。与健康人群中主要用于描述代谢年龄相对实际年龄偏离的mAA不同，该指标利用血浆代谢信息建立疾病预后和死亡风险评分，并量化其相对于同龄人年龄预期风险的偏离。研究发现，较高的年龄偏差与疾病死亡风险升高显著相关，并且与多种临床健康指标、多系统疾病累及程度及多病共存负担密切相关。随着个体合并慢性疾病数量增加，年龄偏差总体呈升高趋势。此外，该指标与多病共存及衰弱程度呈正相关，与Life’s Essential 8心血管健康评分呈负相关，提示其能够从代谢层面反映个体整体健康状况的差异。
图3. 基线患病人群开发的代谢年龄偏差(age deviation)指标及其对死亡风险和多病共存负担的影响
研究团队进一步发现，发现代谢衰老速度与多种生活方式(睡眠、饮食、吸烟、身体活动、心理健康)和疾病发生(心脑血管疾病、代谢性疾病等)等存在密切关联，提示血浆代谢特征不仅能够反映年龄相关的分子变化，也可能提供实际年龄之外的健康风险信息。在纵向随访队列中，研究者发现生活方式及慢性疾病管控对代谢衰老的影响，为健康生活科普和主动健康管控对衰老和慢病的影响提供了真实世界证据。
图4. 代谢指标与慢病发生、死亡风险的关联及生活方式因素
综上，该研究通过整合大规模临床人群、高通量代谢检测和人工智能分析，系统刻画了贯穿全生命周期的血浆代谢特征，并将代谢分子变化与慢性疾病、死亡风险及多病共存等临床结局相联系。研究的创新性不仅在于提供了跨越近百年生命历程的大规模血浆代谢证据，更在于将年龄相关的代谢分子特征与长期临床健康结局相结合，揭示了代谢变化所蕴含的健康风险信息；同时利用一管血浆的代谢特征检测，把衰老速度变成了可量化临床指标，从而达到临床监测与干预的目的。这些发现支持将血浆代谢组学作为一种可扩展且可进行临床解读的框架，用于疾病预防、早期检测、健康老龄化以及整个生命过程中与衰老相关的异质性研究。研究数据库和模型框架已通过一个网页界面向公众开放(https://pu-lab.sjtu.edu.cn/metsclock)。
论文链接：
https://doi.org/10.1126/scitranslmed.adz4815
官网推荐：
https://www.eurekalert.org/news-releases/1147430