一、前言

全球人口正快速邁入高齡化，這不僅改變了社會結構，也加重了公共衛生與醫療照護的壓力。如何延緩身體機能退化並維持健康壽命，已成為各國政府與產業發展的重要課題。傳統的抗衰老方式，如生活型態管理、營養補充與運動雖然有幫助，但面對老化過程中的多重影響因素，這些方式往往無法全面解決問題。因此，單靠既有方法已不足以因應老化挑戰。另一方面，近年來基因體學(Genomics)、幹細胞療法、人工智慧與大數據等技術已逐步從實驗室走向臨床，並展現出加速藥物開發、提升治療精準度與改善生活品質的潛力。這些進展正推動治療模式從以標準化療程為主，轉向個人化與精準化，使得針對個體差異的抗衰老方案成為可能。目前抗衰老策略具有五大技術發展方向如圖一，以下將介紹基因體和細胞再生(Cellular Rejuvenation)及人工智慧在抗衰老領域的發展。

二、基因體與細胞再生(Cellular Rejuvenation)在抗衰老領域的發展

(1) 優勢
此類技術核心優勢，在於能直接針對老化過程中的分子與細胞機制進行精準干預，而非僅著眼於表面症狀的緩解。例如，基因治療能透過修復 DNA 或調控基因表現，來延緩與年齡相關疾病的惡化；表觀遺傳重新編程(Epigenetic Reprogramming) 則是透過重設細胞的基因表現模式，使老化細胞恢復為更健康、近似年輕的狀態；幹細胞療法則能修復或替換受損細胞，幫助器官功能維持。這些技術不僅具延緩老化的潛力，更可望應用於改善包括阿茲海默症、心血管疾病與糖尿病等與老化密切相關的慢性疾病。

(2) 挑戰
然而，基因體與細胞再生技術仍面臨多項挑戰。基因治療的長期安全性尚未獲得充分驗證，而基因編輯技術(Gene Editing)也可能產生脫靶效應(Off-target Effects)，引發腫瘤生成或免疫反應等潛在風險。同時，老化是一個複雜且多因性交互作用的生物過程，牽涉遺傳、表觀遺傳(Epigenetic)與環境因素，目前仍無法全面掌握其分子機制。此外，高昂的技術開發與臨床試驗成本，加上資源分配不均，進一步限制了此類療法在現階段的可及性。在缺乏充分臨床數據支持與明確監管框架的情況下，這些創新治療在短期內仍難以實現大規模臨床應用。

(3) 發展趨勢
基因體與細胞再生技術的未來發展，將以提升臨床可行性與實現個人化應用為核心方向。Frost & Sullivan 預測於2026至2027年間，將有多項與細胞再生相關的大型臨床試驗陸續展開，聚焦於驗證其安全性與療效。且至2028至2029年間，研究將聚焦於工程化器官(Engineered Organs)技術的研發，並發展出能依據個體生理與遺傳特徵所設計的個人化抗衰老療法，以實現更具精準性與長期效益的老化干預策略。

三、人工智慧在抗衰老領域的發展

(1) 優勢
人工智慧已成為抗衰老研究的重要推動力。透過整合基因體學、蛋白質體學(Proteomics)、表觀遺傳與代謝體學(Metabolomics)等數據，AI能夠更精準評估個體的生理老化狀態(Biological Aging)，快速識別潛在的生物標誌物與治療靶點，並加速抗衰老藥物與介入措施的開發與應用。隨著深度學習等AI模型持續進步，AI不僅能支援個人化抗衰老療法的設計，未來更有望結合即時生理監測工具，強化療效監控與調整的即時性，並提升臨床預測與建議的精確度。

(2) 挑戰
然而，AI在抗衰老領域的應用仍面臨多重挑戰。數據來源缺乏標準化、跨平台整合不足，以及長期追蹤資料的不足，使得模型的準確性與臨床可信度受到限制。此外，許多 AI 演算法的決策過程缺乏透明度，使用者難以理解其判斷邏輯，進一步加深了應用上的疑慮。因此，持續強化數據共享機制，並推動可解釋人工智慧(Explainable AI)的發展，將是提升模型透明度與臨床應用價值的關鍵，亦可為個人化抗衰老策略奠定更穩固的基礎。

(3) 發展趨勢
目前，人工智慧主要應用於發現與驗證與老化相關的生物標誌物，並透過分析臨床資料，探索藥物再利用(Drug Repurposing)的可能性，加速既有藥物轉化為抗衰老療法，縮短新療法的研發時間。Frost & Sullivan 預測在2026至2027年，新一代人工智慧系統將被引入，能整合環境因素、生活型態與即時健康數據，預測患者對特定藥物的反應，並推薦更合適的治療組合。2027 年之後，人工智慧將與穿戴式裝置與生物感測器(Biosensors)深度結合，實現對人體衰老狀態的即時監測。同時，大規模全球資料庫也將逐步建立，進一步優化老化模型，使人工智慧在設計與落實個人化抗衰老策略上發揮更關鍵的作用。

四、成長機會

未來成長機會將集中在個人化療法、智慧化監測，以及表觀遺傳再生三大方向，這些發展不僅將改變醫療介入的方式，也將推動整體健康管理模式的轉型。

(1) 個人化抗衰老療法
隨著人工智慧與多體學(Multiomics)數據的整合，個人化療法將成為抗衰老的重要方向。透過結合基因資訊、健康數據與醫學影像，研究人員能針對個體差異制定更精準的治療方案，包括端粒修復(Telomere Restoration)、精準基因編輯(Precision Gene Editing)與清除衰老細胞的抗衰老藥物(Senolytic Drugs)。

(2) 智慧化監測與預測模型
人工智慧與物聯網(IoT)的結合，將使即時監測與早期預測更加可行。穿戴式裝置可持續收集皮膚水分、紫外線曝露與彈性變化等生理數據，並與基因體與表觀遺傳數據結合，建立能動態反映個人生理年齡的預測模型。這些模型可協助及早識別老化變化，並提供量身定制的生活與醫療建議。

(3) 表觀遺傳再生技術
表觀遺傳再生技術正逐步成為抗衰老研究的新焦點。透過調控 DNA 甲基化(Methylation)與組蛋白(Histone)修飾，研究人員可望逆轉與年齡相關的基因表現異常。結合人工智慧與機器學習，這些技術能更精準地解析表觀遺傳圖譜，並設計個人化治療措施。

五、創新案例

(1) 老化相關疾病基因療法
 代表性廠商: 英國Genflow Biosciences
Genflow Biosciences 專注於開發針對老化相關疾病的基因療法。其核心產品 GF-1002，利用腺病毒作為載體，將具備 DNA 修復與端粒維護功能的基因傳遞至細胞。由於這些基因不會整合進宿主基因體，可降低突變或脫靶等風險。

(2) 調控老化細胞基因表現的表觀遺傳重新編程平台
代表性廠商:美國Life Biosciences, Inc.
Life Biosciences 專注於逆轉與預防年齡相關疾病。該公司開發的表觀遺傳重新編程平台，透過調控老化細胞的基因表現，讓細胞恢復到更年輕、功能更活躍的狀態。

(3) 精準辨識DNA細微差異的體細胞基因體學平台
代表性公司: 英國Quotient Therapeutics
Quotient Therapeutics 開發了一套體細胞基因體學平台，能以高精度辨識 DNA 的細微差異，即使在極少量樣本中，也能識別出關鍵突變。這項技術未來可望應用於罕見疾病、神經退化性疾病、腫瘤以及抗衰老研究等領域。

(4) 個人基因與表觀遺傳分析技術
代表性公司: 英國Muhdo
Muhdo 透過收集受試者的唾液樣本，進行基因與表觀遺傳分析，並透過行動應用程式即時提供個人化的健康報告。平台還具備臉部分析功能，可持續監測健康狀態，協助使用者以日常數據追蹤身體變化。