AI如何從血液找出老化線索？看懂存活預測與生物年齡

（媒角抵加／林承志綜合報導）《富比士》11月11日專欄談到AI能為長壽研究做什麼。杜克大學與明尼蘇達大學2月發表的一項研究，從1,271名高齡者的血液中找出與兩年存活相關的小RNA。另一組研究人員用血液代謝物估計生物年齡，再比對追蹤期間的發病情形。這些模型可用來分析研究人群的健康風險。要判斷一種療法是否延緩老化，還得追蹤疾病、身體功能或死亡率。《富比士》專欄（Yahoo刊載）、《Aging Cell》原始研究、《Science Translational Medicine》研究摘要

關鍵資訊

• 小RNA能提供什麼線索：在71歲以上人群，部分血液小RNA有助模型分辨未來兩年的存活風險。
• 生物年齡怎麼估：研究人員用血液中的代謝物或蛋白質訓練模型，再檢查估計結果和年齡、發病或死亡風險的關係。
• 療效怎麼判斷：模型分數可作為試驗中的探索指標，仍要用患者的健康結果驗證。

兩年後的存活紀錄，讓研究團隊檢驗血液訊號

杜克與明尼蘇達大學團隊分析1,271名71歲以上社區居民的血漿，測量828種小型非編碼RNA。這類RNA有些參與調控基因活動。研究人員把血液資料與年齡、病史及其他臨床資料交給模型，再用後續的存活紀錄檢驗預測。用小RNA和臨床資料建立的兩年存活模型，也在外部驗證資料中測試過。《Aging Cell》原始研究、杜克健康說明

團隊發現，其中一類名為piRNA的小RNA有預測價值。對研究人員而言，下一個問題是這些分子為何跟存活相關，以及介入後指標與健康結果是否一起改變。杜克健康表示，團隊計畫再研究治療或生活型態變化會如何影響piRNA。兩年存活是這個模型檢驗的結果，預測範圍也限於研究設定的人群與時間。杜克健康說明、《Science News》獨立報導

同樣是血液資料，模型也能先估年齡，再比對發病紀錄

上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院等團隊10月14日發表研究，分析中國六個中心共18,476名參與者的血漿，找到56種與年齡相關的代謝物。研究人員用健康組的資料訓練模型，將模型估出的代謝年齡與參與者的實際年齡比較。在追蹤資料中，代謝年齡偏高的人，後來發生脂肪肝、高血壓或糖尿病的風險較高。這是觀察研究得到的關聯。團隊另開放研究示範，輸入資料為處理過的代謝物數值。《Science Translational Medicine》研究摘要、仁濟醫院團隊的MetS-Age示範

試驗中的分數變低了，接下來要追什麼？

9月刊於《Nature Biotechnology》的一項分析，用六種蛋白質老化時鐘重看一項12週的肺纖維化用藥試驗。研究人員分析42名患者的血清資料，部分用藥組的估計年齡下降，結果因模型與時間點而異。作者指出，影響分數的蛋白質也與纖維化有關。這群患者的資料難以釐清，分數變化有多少來自肺部疾病改善，有多少與老化本身有關。《Nature Biotechnology》試驗資料分析

這個問題在讀取DNA資料的老化時鐘上同樣重要。10月24日上線的一項系統性回顧納入26項人體介入研究，比較DNA甲基化時鐘與臨床結果的變化，兩者並不總是同步。回顧認為，目前這類分數適合當作探索指標，仍缺乏證據證明它能取代臨床結果。若試驗想回答一種介入方式能否讓人老得慢一些，最後仍要看受試者的身體功能能否維持、疾病是否減少，以及長期存活是否改善。《Experimental Gerontology》系統性回顧

資料來源與更新紀錄

• 《Aging Cell》小RNA與兩年存活研究及杜克健康說明，2026年2月。《Science News》獨立報導，2026年3月13日。
• 《Science Translational Medicine》代謝年齡研究摘要，2026年10月14日。MetS-Age研究示範，11月15日查閱。
• 《Nature Biotechnology》蛋白質老化時鐘分析，2026年9月7日。《Experimental Gerontology》表觀遺傳時鐘系統性回顧，2026年10月24日。
• 《富比士》專欄（Yahoo刊載），2026年11月11日。科技新報，2026年11月14日。
• 更新紀錄：2026年11月15日，整理小RNA存活預測、代謝年齡及人體試驗的指標解讀。