生理年齡到底怎麼算？為什麼同一個人會測出不同答案？

作者 蔡嘉櫸博士｜臺灣大學醫學院生化暨分子生物學研究所博士、臺灣大學兼任助理教授、好命生醫 Homnia 創辦人暨執行長。研究訓練背景為 Dana-Farber Cancer Institute（Harvard Medical School）。曾主導第二型糖尿病新藥推進至美國 FDA 一期臨床，並建立 ISO/IEC 17025 認證檢驗實驗室。

重點

• 生理年齡沒有通用算法。研究上常用的「年齡時鐘」是統計估計值，不是量出來的真實年齡。

• 同一份樣本重測，原版時鐘平均差 2 到 6 年，改良過的 PC 版約 0.5 到 2.3 年；口腔樣本對血液，某些時鐘平均差近 30 年，也有時鐘差不到 4 年。

• 年長者隔一兩年再測，讀數相當穩定，一時的升降很難和自然波動分開。

假設你拿到兩份生理年齡報告，一份寫 48 歲，一份寫 55 歲（情境假設，非真實個案）。兩份都可能沒算錯。先給答案：生理年齡沒有通用算法，研究上常用的做法是「年齡時鐘」，從血液、唾液等樣本的 DNA 標記，用統計模型估出一個年齡；換時鐘、換樣本，甚至同一份樣本重測，數字都可能不同。

所以它是估計值，不是量出來的真實年齡。

生理年齡是怎麼算出來的？

DNA 上貼著化學標記，叫甲基化（DNA methylation，可想成貼在基因上的開關便利貼），貼在哪裡、貼多少，會隨年紀規律改變。研究者找出最會跟著年紀變的位置，建模型把讀數換算成年齡，這種模型叫表觀遺傳時鐘（epigenetic clock，本文簡稱「年齡時鐘」）。算一次要取樣本、在實驗室量出各個位置的甲基化程度、再代入模型，沒辦法用身高體重自己推算。

年齡時鐘是一個家族。有的訓練目標是猜實際年齡，有的預測死亡風險，有的像 DunedinPACE，估的是「老化速度」：依同一個出生世代 19 項器官功能指標二十年間下降的快慢，建成單次血液檢測的估計值（Belsky et al., 2022）。同一個時鐘還有原版和 PC 版（principal component，主成分；先把帶雜訊的位置濃縮成較穩定的訊號再估算）。

生理年齡也不只這一種算法，有的模型用的是血液檢驗指標，不是 DNA 標記（Shokhirev & Johnson, 2025）。本文談的是 DNA 甲基化時鐘這一類，下面的數字不能直接套到其他算法上。

所以「你的生理年齡是 X 歲」，完整的說法是：用某一種時鐘、某一種樣本，估出來是 X 歲。

為什麼同一個人會測出不同答案？

研究至少指出五個來源，幅度差很多：

同一份樣本重測一次，數字會一樣嗎？

不一定，要看用哪個版本的時鐘。2025 年《GeroScience》一項研究用兩個成人世代的頰黏膜樣本，晶片法與定序法各 100 份、各 50 對技術重複（同一份樣本分開上機測兩次），比較兩次讀數的差距。四個原版時鐘的平均差距，晶片法是 1.8 到 3.9 年，定序法是 2.8 到 6.2 年，論文報告的最高值到 15.5 年與 20.2 年；PC 版的平均差距是 0.5 到 2.3 年，最高值 2.5 年與 4.8 年（Shokhirev & Johnson, 2025）。PC 版在兩種技術上都比較穩，但不是零。

但機器讀得穩，不等於人身上的訊號穩。2026 年《Aging Cell》一項研究檢視 18 項 DNA 甲基化老化指標：多數技術重現性很好；但讓同一個人在一餐前後、壓力測試前後等短時間內重複抽血，生物層面的可靠度明顯偏低，多數時鐘只有低到中等的穩定度，技術重現性也不能預測生物可靠度（Sehgal et al., 2026）。

就像體重計很穩，不代表你的體重一整天都不變。

換成唾液或口腔細胞，答案會差多少？

多數時鐘是用血液訓練的。2025 年《Aging Cell》一項研究在 83 人（9 到 70 歲）身上取 284 份樣本，比較口腔與血液。同一個人，多數時鐘在口腔樣本估出的年齡高於血液，某些時鐘平均差距近 30 年，最大的一組比較約 40 年；但專為皮膚與血液設計的時鐘跨樣本最一致，平均差距不到 4 年（Apsley et al., 2025）。

另一項 2025 年研究合併三個公開資料集，共 107 人（5 到 74 歲），用 ICC（組內相關係數，1 代表完全一致，0 代表沒有一致性）比較同一個人的血液與唾液。校正細胞組成後，以「加速值」（相對於同齡者預期讀數的偏離，以實際年齡迴歸校正後算出）來比：較新世代的 PC 版時鐘是 0.66 到 0.67，非 PC 版的 PhenoAge 是 0.50；早期以猜年齡為目標的時鐘只有 0.19 到 0.25。DunedinPACE 量的是老化速度，不是年齡差，它的跨樣本一致性是 0.68（Zarandooz & Raffington, 2025）。未以實際年齡校正時，兩類年齡時鐘的數字相近。

這像用量血液的「尺」去量唾液的「布」：尺是照血液刻的，換了布料，刻度未必適用。

不同種「年齡」，為什麼彼此對不上？

因為它們量的可能是身體不同的面向。

2023 年一項研究在 560 位 70 歲以上、相對健康的澳洲人身上，估了六種表觀遺傳時鐘與衰弱指數（把多項健康問題加成一個分數），其中 400 人另有腦影像估出的「腦年齡」。腦年齡差距與任何表觀遺傳指標都沒有相關；衰弱指數與 DunedinPACE 相關最強，男女分開算也只有 0.21 到 0.24（Phyo et al., 2023）。

這像體能、牙齒、記憶各打一個分數，不必然一致。本文不排名這些指標。

一兩年後再測，數字變小了，是身體變好了嗎？

不能直接這樣解讀，年長者一兩年內的變化本來就很小。

COSMOS-Blood 研究追蹤 899 位平均 70 歲、大致健康的年長者 2 年，他們是一項可可萃取物與綜合維他命隨機試驗的參與者（Hamaya et al., 2025）。PC GrimAge 的年齡加速值（相對於同齡者預期讀數的偏離，以實際年齡迴歸校正後算出）每年平均只增加 0.16 年，DunedinPACE 沒有顯著變化。起點的各項時鐘數值（連同年齡、性別等基本資料）已能解釋 PC 版時鐘一兩年後加速值約七到九成的變異；第一年上升的人，第二年常又下降，與回歸均值（偏高或偏低的讀數，下次傾向往中間靠）一致。

反過來說，年度尺度上讀數相當穩定：三次量測的一致性（ICC）是 0.82 到 0.94。這項兩年追蹤研究沒有檢驗幾個月的量測間隔，也不能直接推論較年輕族群一兩年內的變化。

台灣人的資料，看到什麼？

本文引用的台灣研究，取用臺灣人體生物資料庫（Taiwan Biobank）2,474 位 30 到 70 歲的參與者（Wu & Lin, 2025）。研究者用統計模型挑出 15 項因子，包含性別、5 項血球比例，以及 BMI、腰臀比、吸菸、糖化血色素等，合起來可解釋 GrimAge 加速 44.7% 的變異。沒解釋的，仍超過一半。

這是橫斷研究，只看相關，不能說哪個因子造成了加速。

台灣不只這一項：同一個資料庫也被用來檢驗歐美開發的時鐘能不能反映台灣人的健康狀況（Lin, 2023），以及建立台灣本土的年齡時鐘（Huang et al., 2025）。

這些研究能說明什麼，不能說明什麼？

第一，時鐘是統計估計，不是量出來的真實年齡。 它回答的是「這組標記像幾歲的人」。

第二，樣本規模與設計各異。 口腔對血液的比較只有 83 人與 107 人；技術重複用頰黏膜樣本，不能代表血液；短時間重複抽血的對象每組 16 到 34 人，多為年輕成人；COSMOS-Blood 是年長者，只追蹤 2 年。

第三，多數研究不是台灣世代。 除了三項台灣研究，本文引用的研究都不是台灣人，摘要也未按族群拆分。

第四，部分研究與業界有關係。 依各篇的利益與經費聲明，技術重複研究的作者受僱於出資的公司，生物可靠度研究有作者收過業界顧問費，COSMOS 試驗有廠商提供的研究經費與試驗用品，DunedinPACE 研究有六位作者是一項已授權給商業機構之發明的發明人。本文不引用預印本。

第五，本文只談 DNA 甲基化時鐘。 體脂計或網路測驗的「身體年齡」不是這樣算的，不宜和這裡的數字直接比較；本文沒有評讀這類產品的驗證資料。本文也不評論任何商業的生理年齡檢測。

「同一個人會測出不同答案」有同儕審查證據支持，原因不只一個；但「哪個數字比較接近事實」「對個人健康的意義」，這些研究沒有回答。

下次看到「你的生理年齡是 X 歲」，可以怎麼想？

這些研究沒有推翻生理年齡，補上的是使用說明。可以先問四件事：

• 用的是哪一種時鐘？原版還是 PC 版，預測年齡、風險，還是老化速度？

• 用的是什麼樣本？血液、唾液，還是口腔細胞？

• 同一份樣本重測，差距多大？

• 有沒有跟其他種「年齡」比較過？

目的不是否定那個數字，而是知道它能回答多大的問題。這四個問題可以直接拿去問提供報告的單位；要不要依數字調整生活或做進一步檢查，由醫師依個人情況判斷。延伸閱讀：身體年齡怎麼估？老化不是等速前進的科學證據

利益揭露 ：作者為好命生醫 Homnia 創辦人暨執行長，該公司提供含「生理年齡」概念的健康評估服務。本文引用之國際同儕審查文獻皆為獨立第三方研究，與 Homnia 無關；本文未引用 Homnia 自有資料或技術來源，也不評論任何商業檢測。