第四代表观遗传时钟（fourth-generation epigenetic clocks）主要是指基于因果推断的“因果时钟”（causal clocks），目前主要代表是2024年开发的CausAge、DamAge和AdaptAge时钟模型。这些时钟通过孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）方法筛选出与衰老过程具有潜在因果关系的DNA甲基化位点（CpG sites），区别于前几代时钟（如第一代Horvath clock、第二代的GrimAge、第三代的DunedinPACE）。前代时钟主要基于相关性而非因果性，因此，第四代时钟至少在逻辑上，能更准确地评估因果驱动的生物年龄、衰老速率和健康风险。 

首先要弄清楚什么是孟德尔随机化（Mendelian Randomization，MR）？ 

生物学或医学生都学过孟德尔遗传学的经典分离定律和自由组合定律：在减数分裂过程中，来自父亲和母亲的等位基因会随机分离并自由组合，传递给子代。这就是遗传物质“随机分配”的核心特性。不同个体之间的单核苷酸多态性（SNP）等遗传变异，也严格遵循孟德尔定律，以随机的方式从亲代传给子代。在这些SNP中，有些变异型会倾向于影响长寿的相关路径，有些则与加速衰老相关。正是因为这些先天基因型的差异（暂不考虑后天环境、生活习惯等因素），子代个体之间的寿命和衰老速度才会有天然的区别。 

这种基因在受精那一刻就完成的“随机分组”，就像一场由大自然操盘的随机对照试验（RCT），为因果推断提供了绝佳的基础。在孟德尔随机化（MR）方法中，把特定的SNP（或SNP组合）当作工具变量（instrumental variable），利用它的随机分配特性，来判断某个暴露因素（exposure，如某种血脂水平、炎症标志物、甚至DNA甲基化模式）是否真正导致某个结局（outcome，如疾病风险、生物年龄、寿命）。孟德尔算法本质上就是一种基于遗传数据的随机化因果推断的统计学方法。 

以前的表观遗传时钟（第一代Horvath、第二代GrimAge、第三代DunedinPACE）主要靠相关性来建立：找出哪些CpG位点的甲基化程度跟实际年龄、衰老速度或疾病风险特别相关，然后用数学模型（通常是elastic net回归等）把这些关系综合成一个能预测生物年龄的公式。但这种只看相关性的方法没法真正确认因果关系，只能说是两者一起变化，却分不清谁先谁后。其中，主要原因有3点：

1. 混杂因素：很多后天改变（如抽烟、肥胖、压力、炎症）会同时影响甲基化和衰老。你看到的甲基化高→衰老快，其实可能是抽烟同时推高了甲基化和衰老速度的结果，甲基化可能只是被动伴随衰老过程；

2. 反向因果：有时候是衰老或疾病先发生，然后才有甲基化的改变。比如，癌症或重度炎症会重编程DNA甲基化，你测到甲基化高+癌症风险高，其实可能是癌症导致了甲基化的改变，而不是甲基化引发癌症；

3. 测量误差和组织特异性：DNA甲基化在不同组织、不同细胞类型里差别巨大，血液检测的往往不代表大脑或肝脏的真实情况；加上实验批次误差、噪声，相关性很容易被夸大或扭曲。 

所以第四代时钟引入了孟德尔随机化（MR）+ SNP，相当于把分析升级成“大自然亲自操盘的随机对照试验”：SNP 是天生随机分配的，不会被后天的抽烟、饮食、疾病、生活习惯等因素改变或逆转；将SNP当作天然分组器，如果某个SNP明显导致特定CpG甲基化水平升高，而且携带这个SNP的人衰老速度或疾病风险也确实更高，就能更有把握地说：这个甲基化变化本身很可能就是导致衰老的因果因素，而非仅仅是与之共变的伴随现象。相关性只能告诉你“看起来像有关系”，MR + SNP 才能帮你更接近“谁真正是驱动因素”。第四代时钟因此更接近因果驱动的生物年龄，而非前几代的以相关性为主的生物钟。 

检测技术过程 

采用高通量阵列技术，如Illumina Infinium MethylationEPIC BeadChip（覆盖~850,000个CpG位点）或下一代测序（NGS，如全基因组亚硫酸氢盐测序）；DNA经亚硫酸氢盐（bisulfite）处理，将未甲基化的胞嘧啶（C）转化为尿嘧啶（U），而甲基化的5-甲基胞嘧啶保持不变。通过荧光探针或测序读取，量化每个CpG位点的甲基化水平（beta值）。 

精度：针对第四代时钟，通常聚焦数百到数千个预先经因果筛选的CpG位点（如CausAge使用586个）。使用R软件包（如minfi或SeSAMe）校正背景噪声、染色偏差和批次效应；过滤去除低质量探针（检测P值>0.01）、多态位点或X/Y染色体位点。

因果位点筛选与时钟计算（核心算法） 

孟德尔随机化筛选，利用大规模GWAS数据库（如UK Biobank ~50万样本），将遗传变异（SNPs）作为工具变量（instrumental variables），通过两阶段最小二乘法（2SLS）、逆方差加权（IVW）等方法推断CpG甲基化对衰老相关表型（寿命、健康寿命、frailty index、死亡风险等）的因果效应。筛选出“putative causal CpGs”（假定因果CpG位点），这些位点数量通常在数百到数千个。 

时钟构建：直接使用这些高度因果关系的CpG位点训练线性回归模型（或类似算法），计算因果富集的表观遗传年龄。 

典型模型包括：

DamAge （损伤/有害因果时钟）：聚焦加速不良结局（如死亡风险）的因果位点，包含1,090个CpG sites；

AdaptAge（适应/保护因果时钟）：聚焦与长寿、积极适应相关的保护性位点，包含1,000个CpG sites；

CausAge（综合因果时钟）：综合所有因果位点，包含586个CpG sites（使用2,664个血液样本训练）。

与前三代不同，Horvath、GrimAge、DunedinPACE在训练时主要选相关性最强的位点（elastic net回归等），而非因果筛选，因此它们的CpG位点并不富集在因果位点中。第四代时钟被认为更接近“因果生物年龄”标志物的核心，尽管它在单纯预测日历年龄（chronological age）上的精度可能略低于前代，但在预测健康结局和干预效果上具有更高的生物学意义。 

验证与输出

交叉验证：与临床指标（如CRP、端粒长度、frailty index）比较，准确率通常可达85–95%；

抗干扰：第四代时钟加入鲁棒性算法（抗干扰，耐误差，对异常情况不敏感的算法，如主成分分析PCA），显著减少环境因素（如吸烟）干扰；

软件工具：常用R包如methylclock，或clockbase.org等在线计算器。 

相比前代，第四代时钟的因果导向显著提高了预测的因果解释力，但检测成本较高，目前更适用于研究和高端临床（如个性化抗衰老干预）。

技术流程总结

1. 芯片检测筛选：使用Illumina MethylationEPIC BeadChip（或类似850K阵列）测量全基因组范围的CpG甲基化水平（beta值）。这步是观测性的，覆盖数十万到近百万个CpG位点，本身仅提供原始数据，不直接区分因果还是相关。

2. 后续因果筛选：利用大规模GWAS数据和孟德尔随机化方法，对芯片测得的CpG位点进行因果推断。通过遗传变异（SNPs）作为工具变量，判断哪些CpG的甲基化变化真正导致衰老相关表型，而非仅仅是与之相关。筛选出“putative causal CpGs”时钟。

3. 时钟构建：第四代时钟直接使用这些高度因果关系的CpG位点训练模型，计算因果富集的表观遗传年龄。

临床应用 

第四代表观遗传年龄/衰老时钟目前代表最前沿的多组学、因果导向、功能分化的衰老评估模型，相比前三代有了显著升级。目前主要还是研究级工具，但临床应用方向已经非常清晰且实用，主要适合以下几种场景： 

高危慢性病早期预警与风险分层

特别适合40–65岁，看起来“还年轻”但已有代谢问题、心血管高危、脂肪肝、糖尿病前期的人群。第四代时钟能比日历年龄更早发现生物年龄，超前10–15年，预示未来5–10年心梗、脑卒中、2型糖尿病、慢性肾病、脂肪肝、阿尔茨海默病等风险显著升高。临床上可用于决定是否更积极启动他汀、SGLT2i、GLP-1RA、降压药、生活方式干预等。 

抗衰老/长寿医学干预效果的客观评价（金标准终点之一）

对于服用NMN、雷帕霉素、senolytics（衰老细胞清除药）、大剂量运动、极低热量饮食、年轻血浆置换等各种昂贵的抗衰项目的人群，以前只能靠主观感觉或常规体检指标判断效果。现在第四代时钟可直接观察生物年龄是否真正倒退（是目前最被认可的“硬终点”之一）。 

精准健康管理与高端体检/企业高管体检

取代或补充传统体检的评估。适合对健康极度重视、愿意每年投入数千到数万元做深度检测的人群。能给出“心血管系统生物年龄”“代谢系统生物年龄”“神经系统生物年龄”等分系统机体器官状态，更精准指导个性化健康管理方案。 

辅助时间医学（昼夜节律优化）的决策（正在快速进入临床）

第四代时钟结合个体生物钟检测，能指导“什么药什么时间吃效果最好、副作用最小”。典型例子：化疗/免疫治疗（上午vs下午生存率可差2倍）；高血压药、心衰药的最佳服药时间窗口；流感/新冠疫苗最佳接种时间；手术最佳时间段等等。

女性生育力衰老时钟

也称为卵巢衰老时钟、生殖系统衰老时钟，或女性生殖衰老表观遗传时钟。是目前衰老研究领域的一个前沿分支，主要基于DNA甲基化模式来量化女性生殖系统的“生物年龄”，尤其是卵巢、颗粒细胞、子宫内膜等组织的实际老化程度。本质上是第3–4代表观遗传时钟在生殖医学的专项应用或定制版本。

男性生育力评估（新兴方向）

部分第四代时钟已扩展到男性生殖系统RNA水平的老化时钟。适合45岁以上仍想生育的男性，评估精子“分子老化程度”，间接预测后代的代谢病/神经发育等问题的风险。 

第四代时钟目前最适合三类人群：

1. 想知道自己“到底老了多少”的健康焦虑中产/高管；

2. 已经在投入大量资金做各种抗衰干预、需要客观数据证明干预效果的人；

3. 已经有1–2种慢性病、医生犹豫是否更激进治疗的高危患者。 

目前（2026年1月），第四代时钟暂时还不是医保项目，也不是每个医院都能开展，但未来3–5年内很可能成为三甲医院/高端体检中心的标配检测项目之一。 

有无可用性商业产品 

目前（2026年1月），真正意义上的“第四代”表观遗传时钟尚未出现完全成熟、广泛商业化的版本。学术界已有第四代原型：CausAge、DamAge、AdaptAge等，但这些仍停留在研究级别（论文、实验室验证阶段），未见大规模商业化套件。少数公司提供遗传SNP+表观遗传联合测试，但并非直接基于SNP因果筛选的第四代表观遗传时钟。