生物衰老时钟

BeyondClock 利用常规临床体检数据评估衰老,并进一步识别推动生物年龄变化的关键健康因素

让生物年龄从一个数字,变成可以采取行动的健康洞察。研究显示,其核心模型在长期健康风险预测中表现优异,并优于多种主流 DNA 甲基化衰老时钟。

●新加坡国立大学(NUS)研发 ↘向下滚动了解更多
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读懂你的生物衰老轨迹

通过科学验证的临床生物标志物,评估生物年龄,识别影响健康衰老的关键因素,并发现最值得关注和改善的方向。

我们如何衡量衰老

无需 DNA 检测,用常规临床指标衡量生物衰老

BeyondClock 基于常规临床检测指标评估生物衰老,将复杂的健康数据转化为可解读、可行动的衰老信息。

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常规临床指标

基于约 60 项常规健康与临床指标,包括血液、尿液、生命体征及健康信息,无需额外进行 DNA 检测。

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综合评估多系统衰老

BeyondClock 综合分析代谢、炎症、心血管、肝肾功能等多个健康维度,而非孤立解读单一指标,从整体上评估身体的衰老状态。

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识别关键衰老驱动因素

BeyondClock 不仅评估生物年龄及其置信区间,还进一步解析影响生物衰老的关键健康因素,为后续健康管理与干预提供依据。

轻松融入现有临床流程

让现有体检数据产生更多价值

  • 无需新增复杂检测,即可将常规临床数据转化为生物年龄、健康风险与可行动的衰老洞察。
  • 60+ 常规临床指标利用常规血液、尿液、生命体征及健康信息,无需额外进行 DNA 检测。
  • 真实长期随访数据基准基于长期随访人群数据,科学衡量个体的生物衰老水平与长期健康风险。
  • 识别关键影响因素不只提供一个生物年龄数字,更进一步识别影响生物衰老的关键健康因素,找到最值得关注和改善的方向。
  • 从检测到行动从标准数据输入,到生物年龄、健康风险与可改善方向,轻松融入现有体检、临床及健康管理流程。

深入了解

+ 常规临床数据

从常规健康数据开始

BeyondClock 使用血液、尿液、生命体征及健康信息等常规临床数据,无需额外进行 DNA 检测,即可开展生物衰老评估。

+ 科学模型

从单项指标到整体衰老评估

该BeyondClock,综合分析多项临床指标,并结合大量真实长期随访数据,评估个体的生物衰老水平及与年龄相关的长期健康风险。该模型捕捉代谢、炎症、肾脏、肝脏及更广泛生理领域之间的交互作用,而非将生物标志物视为孤立信号。

+ 示例报告

从一个年龄数字,到可行动的健康洞察

BeyondClock 不只提供生物年龄。报告进一步呈现置信区间、人群参考、关键健康指标及其与生物衰老的关联,帮助理解哪些因素最值得关注和改善。

生物标志物中英对照

查看详情 →

查看 BeyondClock 所使用的临床指标、名称、单位及数据要求。

BeyondClock 示例报告

查看详情 →

查看生物年龄、人群比较、健康风险及关键影响因素如何呈现在报告中。

+ 生物年龄
你的身体,正在以怎样的速度衰老?

实际年龄代表你已经生活了多久;生物年龄则结合多项健康指标,评估身体相对于参考人群的整体衰老水平。

BeyondClock 将复杂的临床数据转化为直观的生物年龄,并结合置信区间和人群基准,帮助更科学地理解这一结果。

常规输入 - 生物标志物面板
系统建模 - 生理系统交互
可解释输出 - 主成分分析
生物年龄 - 读数对比
商业应用场景

从测量衰老,到管理衰老

BeyondClock 将生物衰老指标融入临床、研究与健康管理,为不同场景提供科学、可量化的评估工具。

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建立个体衰老基线

通过生物年龄及多维健康指标,更全面地了解个体当前的衰老状态,为后续健康管理提供科学基线。

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识别优先改善方向

不只发现异常指标,更进一步识别与生物衰老相关的关键健康因素,帮助找到最值得优先关注和改善的方向。

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量化干预前后的变化

在生活方式、营养及其他健康干预前后重复评估,客观追踪生物年龄及关键健康指标的变化。

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让结果更容易解释

通过生物年龄、人群基准、健康风险和关键影响因素,将复杂的临床数据转化为医生与客户更容易理解的健康洞察。

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支持长期健康管理

通过持续测量建立个人纵向数据,观察生物衰老和关键健康指标随时间的变化,为长期健康管理提供参考。

科学实力

顶尖科学团队,国际权威期刊发表

从模型开发到科学验证,BeyondClock 以真实人群数据和长期健康随访结果为基础,将前沿衰老科学转化为可量化、可解释、可应用的生物衰老评估。
BeyondClock 的核心科学模型由新加坡国立大学(NUS)衰老研究团队开发,通过分析常规临床生物标志物与长期健康结局之间的关系,评估个体的生物衰老水平,并进一步揭示影响生物年龄的关键健康因素。
相关研究成果发表于国际权威同行评审期刊 Nature Aging 与 npj Aging,并与多种主流表观遗传衰老时钟进行了系统比较与验证。

研究论文

LinAge2: Providing Actionable Insights and Benchmarking with Epigenetic Clocks

npj Aging · 2025

研究系统评估 LinAge2 在生物年龄、长期健康风险及结果可解释性方面的表现,并与多种主流表观遗传衰老时钟进行比较。

阅读论文 ↗

Principal Component-Based Clinical Aging Clocks Identify Signatures of Healthy Aging and Targets for Clinical Intervention

Nature Aging · 2024

研究利用常规临床生物标志物构建基于长期健康结局的衰老时钟,为量化生物衰老及识别与健康衰老相关的关键因素提供科学基础。

长寿专家团队

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涵盖衰老生物学、长寿医学、AI驱动精准健康和代谢调控等领域的专业知识。

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