勵晶太平洋(00575)：新經同行評審研究發現Deep Longevity的以血液為基礎的生物年齡差距可預測死亡率及住院風險

智通財經APP訊，勵晶太平洋(00575)發佈公告，於《衰老與疾病》(Aging and Disease)發表的研究顯示，Deep Longevity之 BloodAge模型應用於一項歷時近十年、涵蓋超過2500名成人的研究中，識別出一種可量化的「年齡差距」，該差距與顯著較高的死亡及住院風險相關。

一項於二零二六年五月十七日發表於《衰老與疾病》(Aging and Disease)之新經 同行評審研究發現，一個人的生物年齡與其實際年齡之間的差異⸺僅需使用常規血液檢測結果即可計算⸺是長期死亡率及住院風險的重要獨立預測指標。

該研究採用來自舍巴醫學中心(Sheba Medical Center，一所頂尖學術型第三級醫院)高階篩檢計劃的數據，追蹤了2,597名年齡介乎21至92歲的成年人，中位追蹤期為9.2年( 2006年至2025年)，共累積約23,892人年的觀察數據，涵蓋6,772次重複臨牀評估。

研究人員使用Deep Longevity的SenoClock平臺所提供的BloodAge模型，從涵蓋代謝、肝臟、腎臟、血液及發炎功能的36項常規血液生物標記中，估算每位參與者的生物年齡。隨后，彼等檢視「年齡差距」(Agediff)⸺即生物年齡與實際年齡之間的差距⸺作為兩項硬性臨牀結果(死亡與住院)的預測指標。

結果顯示： 在校正性別、基線年齡、身體質量指數、吸菸狀況及高血壓后，年齡差距每增加一歲，死亡風險增加15%(風險比為1.15;95%信賴區間為1.10 1.21)。年齡差距每增加一歲，住院率增加6%(發生率比為1.06;95%信賴區間為1.03-1.09)。在整個研究期間，生物年齡超過實際年齡3歲或以上的參與者，其累積死亡率顯著較高⸺為23.0%，而低於該臨界值者則為8.7%⸺此差異具統計顯著性(對數等級檢定p = 3.14×10-7)。 年齡差距與死亡率之間的關聯性在多種獨立統計方法(包括貝氏生存模型及校正糖尿病、心血管疾病等基線合併症的敏感性分析)中均保持一致。

研究人員指出，BloodAge模型估算的生物年齡在此隊列中與實際年齡高度相關 (r = 0.966)，而年齡差指標可在任何常規臨牀就診時，利用已在常規護理中收集的標準實驗室結果重新計算，無需依賴DNA甲基化檢測或其他多組學檢測等專門或昂貴的檢測方法。

僅靠實際年齡作為個人真實健康風險的預測因子有其侷限：相同年齡的人可能以截然不同的生物速率老化。研究作者指出，基於表觀遺傳學、蛋白質組學或其他多組學數據的更全面的生物年齡估算方法，通常成本過高或不便於常規臨牀使用。相比之下，採用Deep Longevity的BloodAge方法僅需使用標準護理中已收集的血液檢測數據，研究人員認為這一方法的使用提供了一種更易於普及的方式，以識別那些生物老化速度快於其出生日期所示老化速度的個體。

作者提出，3年的年齡差閾值可作為一個實用的探索性參考點，用以識別可能受益於更密切監測或風險緩解策略的患者，但作者強調，此閾值在臨牀應用前，需在獨立隊列中作進一步驗證。