Capome® 多维衰老检测
让你的衰老"看得见、测得准、管得好"
基于唾液DNA甲基化技术，直接检测12大衰老标志物（Hallmarks of Aging）。非侵入采样，不妥协精度。
非推测，是实测
通过唾液DNA甲基化，直接量化表征每一个衰老标志物的生物学年龄
找短板，寻根因
精准发现衰老"短板"——端粒？线粒体？慢性炎症？挖掘疾病背后的根本原因
客观验证疗效
干预前后两次检测，用客观数据验证效果，让细胞层面的逆转"看得见"
科学基础：能力组学
Capome® 的理论基础——Omics of Intrinsic Capability（能力组学），是研究内在能力的组学技术
衰老标志理论
Hallmarks of Aging
2013年 Cell 首次提出9大衰老标志，2023年扩展为12大标志（López-Otín C, et al. Cell 2023）。这12项标志覆盖了从基因组到细胞再到整体功能的完整衰老图谱，为衰老评估提供了"第一性原理"级别的理论框架。
López-Otín C, et al. Cell. 2023;186(2):243-278
DNA甲基化：衰老检测的金标准
Gold Standard for Aging Assessment
在端粒长度、蛋白质组学、代谢组学等多种衰老生物标志物中，DNA甲基化时钟凭借其高稳定性、跨组织适用性和对死亡率/疾病风险的卓越预测能力，被认为是目前最具潜力的衰老检测标志物之一。2013年 Horvath 首次建立包含唾液在内的多组织表观遗传时钟（353个CpG位点）；2023年，Mammalian Methylation Consortium 进一步开发了跨物种通用时钟（Lu AT, et al. Nature Aging 2023），基于348种哺乳动物、超过15,000份组织样本，验证了DNA甲基化作为衰老通用标志的跨物种保守性。
Lu AT, et al. Nature Aging. 2023;3:1144-1166 | Horvath S. Genome Biol. 2013
器官衰老的个体差异
Organ-Specific Aging
2023年 Nature 发表的里程碑研究（Oh HS, et al. Nature 2023），通过对5,676人的血浆蛋白组学分析，首次实现了11个器官的独立生物学年龄评估。研究发现约20%的人在至少一个器官上存在显著加速衰老，且器官特异性衰老与对应疾病风险高度相关——心脏加速衰老者心衰风险增加2.5倍（250%）。这一发现为"器官级"衰老评估奠定了科学基础。
Oh HS, Rutledge J, et al. Nature. 2023. doi:10.1038/s41586-023-06802-1
唾液甲基化反映内在能力
Saliva DNA Methylation & Intrinsic Capacity Clock
2025年 Nature Aging 发表的 IC Clock（Buck Institute, David Furman 团队），首次建立了基于DNA甲基化的"内在能力时钟"。内在能力（Intrinsic Capacity）是WHO提出的概念，涵盖运动、认知、心理、感官（视力/听力）、营养活力六大维度。该研究基于法国INSPIRE-T队列（1,000+人，20-102岁）训练，在Framingham Heart Study中独立验证。研究发现，IC Clock在预测全因死亡率方面优于所有第一代和第二代衰老时钟，且——唾液和血液DNA甲基化均可有效评估内在能力状态，为非侵入式检测提供了科学支撑。
Furman D, et al. Nature Aging. 2025; doi:10.1038/s43587-025-00883-5
58项指标 全景衰老扫描
基于国际公认的 Hallmarks of Aging 理论体系，给生命做一次全景评估
靶向根因：按图索骥
Capome不止于检测，更致力于提供靶向根因的精准干预方案
全景扫描
生命活动的系统性度量
- 11项 衰老标志
- 19项 器官衰老
- 12项 代谢功能
- 9项 免疫功能
- 6项 整体功能
靶向根因
直击衰老的"第一性原理"
- AI 赋能的衰老通路预训练模型
- 精准锁定导致衰老的具体标志物
- 计算生物学路径找到干预靶点
网络化干预
AI 协同增效
- 营养素 & 药食同源
- 医学技术（干细胞/NK/外泌体等）
- 物理干预（氧舱/低温等）
未来指标体系
基于现有58项核心指标，持续扩展专项检测能力
心脑血管疾病专项
动脉粥样硬化、脑卒中、冠心病等心脑血管疾病的早期预警与风险评估
心理专项
抑郁症、焦虑症、认知障碍等心理健康问题的生物学标志物检测
中医证候专项
基于表观遗传学的中医体质分类与证候评估
老年痴呆预防专项
阿尔茨海默病等神经退行性疾病的早期筛查与风险预测