斯特拉斯克莱德大学的研究人员参与了一项国际研究，推出了一种名为"OMICmAge"的创新模型，旨在通过整合多组学数据与电子病历来更精准地测定人体生物年龄。这项由哈佛大学主导、发表于《自然·衰老》的研究表明，生物年龄能比单纯的日历年龄更真实地反映身体机能状态和患病风险。 传统年龄仅记录生存时间，而生物年龄则量化了身体随时间产生的累积生理变化，个体差异巨大。研究团队利用大型人群队列数据，综合分析了DNA甲基化、蛋白质、代谢物等多种分子层面的指标。结果显示，OMICmAge模型在预测身体健康和认知功能方面，显著优于传统的日历年龄及单一组学时钟。该模型与心血管疾病、糖尿病等风险因素表现出强相关性，为早期识别衰老相关衰退的高危人群提供了有力工具。 斯特拉斯克莱德大学药学院与生物医学科学系的尼古拉斯·拉特里教授指出，这种将分子全景信息与电子健康记录相结合的综合方法，彻底改变了对生物年龄及其与疾病关联的理解，能更准确地描绘个人随时间变化的生物学状态。尽管后续研究还需验证其在临床环境中的具体表现，但目前结果已显示其在科研和医疗应用中的巨大潜力。 未来，该模型将成为重要平台，用于评估生活方式、药物干预及环境变化对生物衰老的影响，从而探索降低疾病风险、延长健康寿命的新途径。这一突破标志着精准医学在老龄化领域迈出了关键一步。