过去一个世纪，人类的平均预期寿命翻了一倍。以中国为例，居民人均预期寿命从1949年的35岁提升至2024年的79岁。但世界卫生组织数据显示，寿命延长后，人类普遍存在超过8年到10年的带病生存期。传统医疗仅聚焦病症治疗，只能缓解局部病痛、解决表层问题。并且，绝大多数的慢性疾病并非单一器官的局部病变，本质是人体内部在细胞老化、整体机能衰退后，衍生出的各项退化表征。

因此，要真正治“本”，需要跳出疾病治疗的固有思维，向前一步，去追溯引发各种疾病和衰退发生的原因之一——衰老。过去15年，随着科技的进步和人类基因组计划等数据的持续累积，AI读懂衰老的本质与发生机制、从源头实现健康寿命的延长已经不再是天方夜谭，AI更成为驱动新一代健康长寿蓬勃发展的强劲引擎。

而Quantum Life，正是基于这一理念而创立的AI生命科技企业——专注从根源出发，用AI解码衰老本质和解决衰老带来的问题。

 从“关联性”到“因果性”

如果人体是一个黑盒，传统医学大多是在黑盒表面“诊症施治”——通过观测数据寻找变量之间的共存关系（相关性），能够告诉你“是什么”，却无法回答“为什么”和“怎么办”。而Quantum Life的创始人黄园则认为，衰老研究恰恰需要后者。

作为一名拥有临床研究医生从业背景的连续创业者，她在参与癌症早筛技术研发时发现，多数项目局限在单一细分领域，仅针对特定的医学问题展开攻关，缺乏系统性，且研究逻辑止步于表层关联性分析，忽略更为重要的因果关系。在她看来，要真正破解衰老，必须跳出这种局限——

“倘若突破实验室单一性关联研究的限制，不再局限于逐项攻克癌症、老年痴呆、高血压等衰老相关性疾病，而是首先整合全球生命科学资源与人体多维度生物数据，在此基础上，借助AI技术搭建系统性因果关系模型并进行推演，从理解衰老的分子生物学底层出发——我们能否从根源上真正破解衰老，并解决与之相关的各类疾病？”

黄园的构想包含两个关键层面：多维度生物学数据的整合，与衰老机制的因果发现及推理。二者对算力与算法均有颇高的要求，而这恰好是AI的用武之地。

 用数据和模型“读懂”衰老

这一构想获得了AI for Science领域权威学者、量子化学家、香港大学前化学系主任陈冠华教授的认可和全力支持，随即，Quantum Life迈出了构建多组学数据库底座的第一步。

团队历时数年，结合自主搭建的数据资源和公开数据库，打造了一套综合性多组学数据库。涵盖基因组、表观遗传组、临床表型等多组学信息，覆盖20余个国家和地区、拥有最长跨度超过20年的人群长期随访记录，累计收录超过76万份覆盖多组学的人体生物样本。

管理学大师彼得·德鲁克曾说：“如果你无法测量它，你就无法改善它。”只有精准量化衰老状态与发展进程，后续各项管理和干预方案，才能有的放矢。而衰老时钟，正是实现这一量化评估的核心工具。

基于成型的底层数据储备，团队研发出第一代因果推理的衰老时钟模型，并联合香港中文大学完成了该模型针对癌症患者的湿实验闭环验证。不仅精准地捕捉到癌症患者在衰老时钟上的显著特征分层，也从底层证实了其发病机制与人体的衰老机制深度关联。

 从“被动治疗”到“主动健康管理”

衰老是全身性、系统性的过程，依靠单一维度模型难以还原衰老全貌。初代模型验证有效后，团队启动多款衰老时钟模型的整合迭代与因果推理机制的构建，并推出核心产品——AI驱动的多组学长寿分析平台Longevity.Omics。

平台依托自研因果推理框架，打通基因组、表观遗传组、临床表型等多组学数据壁垒，整合先天遗传特质、后天表观遗传修饰，到长期临床表征及生活行为数据等多个维度，通过AI综合分析系统，拆解数据背后的驱动因素，深挖衰老及相关疾病的诱发原因，厘清衰老系统内多层级、多通路相互作用的因果逻辑，最终生成个性化的健康图谱。

该图谱完整呈现人体器官、新陈代谢及免疫系统的衰老状况，量化吸烟、饮酒等生活习惯对衰老进程的因果影响；同时纳入心理健康状态与高发代谢类疾病的风险评估，结合基因组溯源分析筛查常见疾病与遗传性疾病的潜在风险，并配套药物基因组学解读与个性化用药指导，形成完整的综合分析与评估机制。基于评估结果，生成涵盖饮食、运动、生活方式等六大维度的个性化管理方案，实现“预测-管理-跟踪”的全生命周期健康管理。

2025年年底，亚洲大型医疗集团IHH旗下港怡香港医院宣布引入Quantum Life的Longevity.Omics，率先在大型综合医疗机构落地长寿医学相关服务，推动医疗服务从被动的疾病治疗，转向前置、主动的健康管理。同时，平台延伸至日本、瑞士等地，携手当地长寿医学机构深度协作，依托平台因果分析能力联合迭代精准健康管理方案，优化长寿医学服务。

长寿经济的爆发潜力，已经被全球顶级资本与研究机构持续验证。瑞银（UBS）2025年3月专项报告指出，全球长寿经济年度营收规模逼近8万亿美元。资本市场对赛道头部企业的价值认知更是持续走高：OpenAI创始人Sam Altman向Retro Biosciences个人出资1.8亿美元；Isomorphic Labs以解决所有疾病为发展愿景；Ark Investment Management创始人Cathie Wood的2026年度《Big Ideas》创新报告将AI+多组学测序认定为长寿产业破局的核心路径，并预判该赛道优质企业将维持20%以上的年复合增速，是未来十年确定性最高的科技赛道之一。

 TechMed与TechBio双引擎，从解码到干预衰老

精准的评估是为了精准的干预。Quantum Life以TechMed和TechBio双引擎为业务方向，分别聚焦衰老解码与干预，构建从认知与应用的完整闭环，推动前沿生命科学落地临床健康服务。

TechMed维度，团队跳出传统单一关联性分析的研究范式，搭建了一套以AI驱动、因果推理为核心的衰老与健康评估分析体系。该体系融合FDA获批药物、经严格临床验证的营养补充剂成分，以及超过4,000万篇学术文献，还可以针对个体差异输出个性化管理方案。

TechBio维度则聚焦“组学药物”的研发，如RNA、mRNA、siRNA、ASO、多肽等。相较于传统化学药物，此类药物能够通过特异性核酸序列精准靶向致病基因，不仅缓解疾病带来的症状，更能从根源上干预衰老及其相关性疾病。但研发门槛高，难度大，试错成本也居高不下。

而Quantum Life自研组学药物基础模型，结合干湿实验数据，恰好能够助力这一瓶颈的突破。依托模型对衰老底层机制的溯源解析能力，可以高效锁定高潜力干预靶点，缩减组学药物研发试错周期与成本，为衰老及相关疾病开辟更为安全、有效的干预途径。

 以隐私计算筑牢数据底座

无论是个性化图谱的完善，还是因果机制模型的迭代优化，仅靠存量数据是远远不够的，需要不断纳入更多维度、实时更新的真实生命数据，才能完成健康和衰老进程的持续数字化。

面对持续增长，海量多维且高度敏感的个性化数据，如何在安全合规的前提下释放其价值？带着这个问题，Quantum Life携手“隐私计算之父”杨强教授团队，搭建了专属的联邦学习技术框架。

框架遵循“数据不动，模型动”的原则，合作机构的原始隐私数据可以留存本地，不出域、不外泄，模型则整合不同机构与场景下的实时动态数据完成迭代，既打破了传统科研的数据壁垒，又规避了隐私合规风险，为数据规模化应用筑牢安全底座。

 超越长寿，解锁人类生命潜能

Quantum Life的愿景，从来不是单纯延长人类的生存时长，而是始终围绕数据、技术、模型与应用进行端到端闭环的搭建，以实现可通用、可规模化的精准衰老预测和干预。其初心，并非追逐虚妄的永葆青春，而是期待让每个人拥有长期、稳定、可控的健康状态与生命活力。

在黄园看来，长寿的解法不是一种药，而是一种让健康寿命得以延长的智能——它无需被装进一粒胶囊，却能穿透衰老的底层，重新定义人生的第二个半场。

特刊 | 本文及配图由Quantum Life提供，相关内容及观点仅代表供稿方立场，不代表《财富》（中文版）编辑部观点。