实际年龄是决定成年人患病和死亡风险的最重要因素。然而，实际年龄相近的个体的预期寿命可能会有很大差异。

在这项研究中，研究人员利用来自三项大型人口研究中 51,408 名参与者的数据，开发出迄今为止最强大的时钟，可以捕捉生物年龄并预测过早死亡和多种疾病的风险。他们分析了英国生物库研究参与者血液样本中的近 3,000 种蛋白质，开发了一种机器学习模型，该模型使用 204 种蛋白质来估计一个人的生物年龄。

该研究“蛋白质组学衰老特征预测不同人群的疾病风险和死亡率”发表在《自然医学》杂志上。

这种基于蛋白质的生物年龄模型还被证明能够准确估计另外两项研究(中国嘉道理生物库和芬兰 FinnGen)参与者的生物年龄，与居住在英国的人相比，他们的基因构成和生活方式有很大不同。

研究人员将参与者的实际年龄与基于血液蛋白质的生物年龄进行比较，计算出“蛋白质年龄差距”，以此作为衡量一个人衰老速度的生物学指标。在英国生物库中，他们可以将蛋白质年龄差距与各种健康结果联系起来，看看它是否能可靠地预测与年龄相关的身心健康、疾病和死亡风险。