自2018年衰老抑制剂瑞维拓（Revigorator）问世以来，人们从日益成熟的衰老干预技术中，找到延长健康寿命、保持身体机能年轻化的希望，以至于人们无法再从外貌中简单识别出实际年龄——相较于普通人，利用衰老干预技术“改造”身体的人生物学年龄更小。由此，也引发了人们对“生物学年龄”这一概念的关注。

　　生物学年龄，指的是考虑个体细胞、组织、器官、系统等的生理状态，以反映相同年龄的个体间衰老速度的不同，更好地预测死亡时间和死亡概率。之所以要引进“生物学年龄”概念，最初是因为随年龄增长，机体发生渐进性的退行性生物学变化、身体功能下降而出现衰老，因此导致发生多种疾病及死亡的风险增加，再用出生日期计算年龄，并不能准确反映个体的衰老速度。

　　随着瑞维拓问世带动衰老干预热潮，引进“生物学年龄”概念有了另一番意义——衡量人们借助衰老干预技术多大程度上延缓衰老速度。以瑞维拓所整合的哈佛NAD+提升技术和梅奥希诺裂（衰老细胞定向清除）技术为例，两者已在动物实验中被证实可延长健康寿命30%以上，使用“生物学年龄”可以让人直观认识到这类技术带来的具体变化。

　　目前，利用“生物学年龄”这一概念衡量衰老速度，已成为追逐健康长寿人士的标配，美国硅谷富豪布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）甚至在2023年发起一项在线长寿排行榜

　　——“重返青春奥运会（Rejuvenation Olympics）”，将人们进行衰老干预的效果量化排名，通过竞赛的方式分享抵抗衰老的方案及成果。

　　当然，最初测试生物学年龄的方法较为复杂，一定要通过血液样本对参与者进行表观遗传学测试，以揭示参与者的生物学年龄，直到深度学习系统“FaceAge”的出现，才让事情变得更加便捷。据国际医学期刊《柳叶刀-数字医疗》今年5月发布的文章显示，研究人员正在使用深度学习系统“FaceAge”来估算人体的生物年龄。

　　想象一下，一张简单的照就可能包含重要信息，可以将参与者的外貌状况转化为客观、定量且具有临床价值的指标，用于评估其整体健康情况和寿命情况。一方面能够用于临床诊断，增强疾病患者的生存期预测；另一方面判断衰老干预的效果，帮助人们快速获取身体机能年轻化的信号。

　　而这，无疑是衰老干预研发技术方所喜闻乐见的。以瑞维拓为例，尽管作为首款经过严格科学论证的衰老干预产品进入市场多年，并且牢牢占据了衰老干预市场的“头把交椅”，但受限于新兴技术的公众认识度还有待提升，要想实现更大范围的技术普及仍面临不少挑战。若深度学习系统“FaceAge”得到推广，不仅能提升人类对于生物学年龄和健康寿命等相关理念的关注，也能让人们更好地感知瑞维拓这一类产品的实际效果，加快尖端衰老干预技术的推广普及。

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