文章对比了 DeepSeek v4.1 Flash 与 GPT 6 Luna 的编程能力：GPT 6 Luna 基准得分较前代下降 2 分，而 DeepSeek v4.1 Flash 仅用少量激活参数便在代码任务上大幅反超，提醒用户编程大模型可能悄然变弱。

《细胞》刊发LongevityBench基准，用17项衰老任务测试26个AI模型。经组学数据微调的90亿参数小模型L-Qwen3.5-9B在DNA甲基化、蛋白质组等任务上击败GPT-5、Gemini-3.1-Pro等前沿大模型。原因是通用大模型训练语料缺乏原始测量数据，只会背知识，不会读数据。小模型训练成本低，但研究仍属概念验证，未闭环。

尿石素A被宣传为抗衰神药，但人体证据薄弱。五项试验汇总显示，六分钟步行仅多17米，统计不显著，证据质量低。免疫细胞指标虽有改善，却未验证少生病等临床结局。肌肉耐力有信号但肌肉量无变化，且试验最长仅四个月，多由厂商资助。它是有生物活性但临床证据不足的化合物，不宜当作抗衰核心补剂。

美国一项千人调查显示，61%的人愿尝试抗衰老药物，42%接受细胞重编程，27%选senolytic，22%接受血浆稀释，18%愿换器官。接受度随侵入性递减，反映美国人追求健康长寿，但偏好便捷方式，对风险持双重态度。

裸鼹鼠长寿且少癌，同济大学团队发现其cGAS蛋白四个氨基酸突变可增强DNA修复、延缓衰老。但该通路在人类中抑制修复，制药界正研发抑制剂和激动剂，方向矛盾。人类复制此策略需权衡免疫代价，尚无定论。

研究发现，超级百岁老人体内存在大量罕见的CD4细胞毒性T淋巴细胞，这些细胞能识别并清除癌细胞，可能有助于预防癌症。这些细胞在100岁后数量激增，形成克隆性扩增。然而，研究样本量较小，因果关系尚未确定，可能仅是长寿的伴随现象。

XPRIZE Healthspan长寿竞赛公布20强，总奖金1.01亿美元，要求50至90岁受试者一年内逆转十年肌肉、认知和免疫衰退。参赛方案涵盖基因疗法、干细胞、抗体等，但多数处于早期阶段。竞赛核心是验证“有效”标准，面临伦理监督和商业利益争议，最终结果2030年揭晓。

研究显示，模仿地中海和冲绳传统饮食的低蛋白长寿食谱，通过将蛋氨酸控制在中等偏低水平（0.3%），在老年老鼠身上实现减脂、增敏、保肌肉，避免高或低蛋氨酸的副作用。人类数据表明，动物蛋白摄入多者蛋氨酸高81%，肥胖和糖尿病风险翻倍；植物蛋白则降低蛋氨酸，更优。关键在于精准调控蛋氨酸，而非只看蛋白总量。

研究发现，百岁老人血液中的LAV-BPIFB4基因变体提高了血小板表面CD47蛋白水平，增强了免疫系统的抗炎能力。这种血小板通过抑制单核细胞的炎症反应，降低慢性炎症水平，帮助长寿者保持健康。科学家们还在探索通过注射重组LAV-BPIFB4蛋白来模拟这种免疫优势的可能性，为抗衰老干预提供新思路。

一项研究表明，物种寿命的关键在于损伤产生速度，而非修复能力。研究区分了弹道式和准稳态两种衰老模式，发现损伤产生速度越快，寿命越短。长寿物种通常具有更强的DNA修复能力，降低损伤产生速度是延缓衰老的有效策略。

科学家发现，蝙蝠的长寿与其独特的免疫系统和细胞垃圾清理机制有关。蝙蝠通过控制损伤、快速修复和有效清理保持健康老化。百岁老人也展现出类似特征，如强自噬能力和良好炎症控制。饮食中的多酚和Omega-3脂肪酸有助于维护这些机制，促进健康老龄化。长寿的关键在于日常维护，而非单次强化。

乔治·丘奇认为生物技术正在迅速发展，预计到2050年可能实现“长寿逃逸速度”，即科技每年延长寿命超过一年。他在基因疗法、抗衰老和复活物种等领域取得重大突破，强调基因咨询的重要性，认为其能有效预防遗传病。丘奇的实验室培养了众多优秀科学家，推动了生物学的进步，未来人类将与生物技术和人工智能协同，提升健康和寿命。

规律的睡眠比睡眠时长更重要，能降低30%全因死亡率。规律作息有助于维持生物钟，改善睡眠质量。建议每天同一时间上床和起床，控制卧室温度，避免睡前饮水和刺激性饮料。70岁以上的人应关注客观睡眠数据，认知行为疗法优于安眠药。规律和清洁的睡眠是长寿的关键。

研究表明，百岁老人的心血管健康显著影响死亡风险，运动和维持体重是关键因素。随着年龄增长，心血管健康评分下降，但高评分与低死亡风险成正比。百岁老人应关注运动和体重，以避免虚弱和活动能力下降，保持活跃有助于延缓衰老。

现代长寿科技正从传统抗衰老方法转向表观遗传重置理论，认为衰老是细胞控制系统失效而非单纯磨损。科学家们探索恢复细胞年轻状态，认为衰老可能是信息丢失而非不可逆损伤。Bryan Johnson的极限抗衰老实验和David Sinclair的研究推动了这一领域的发展，未来可能需要多种方法结合来逆转衰老。

AI在老年病治疗中面临数据瓶颈，主要是缺乏时间轴和因果关系的数据。为了解决长寿问题，需要开展长期人体追踪实验，收集详细的生理数据，并结合动物实验与人体数据。目前的生物数据库无法满足AI学习的需求，必须加大对数据基础设施的投资，以便AI能有效应用于老年病治疗。

Niagen Bioscience成功将NAD+前体NR转化为盈利业务，年收入达数亿。公司通过口服、注射和护肤品布局长寿市场，核心用户为受过高等教育的年轻人。创始人Rob Fried推动公司从检测业务转型为综合性长寿平台，未来将推出家用注射产品和护肤品，进一步拓展市场。