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最新研究：為什麼有的人顯老而有的人顯年青？

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2020年2月06日 -
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小夕世界觀
史丹福大學的研究人員在一項新研究中，分析了為什麼有的人顯老而有的人顯年青。 這項新研究結果的科研論文發表在最近頂級的《 自然醫學》上 。 
每個人隨著歲月的流逝，身體的各種指標會發生變化，比如甘油三酸酯、膽固醇和血壓指標的升高，而視力、聽力、味覺和嗅覺、關節柔韌性、肌肉質量和骨密度等指標的下降。 深入到細胞水平上，隨著DNA的出錯累積，染色體尖端逐漸減弱等。 
隨著身體的老化，人體會發生分子水平上的變化。 研究人員對29歲至75歲的106位健康個體，進行了橫向與縱向和深度多組學研究分析。 
多組學（英文：Multiomics），或稱綜合組學，是一種新型的生物醫學領域，其中數據集是「多組」（omes），例如基因組（genome）、蛋白質組（proteome）、轉錄組（transcriptome）、表觀基因組（epigenome）、代謝組（metabolome）和微生物組（microbiome）等。 
用通俗的話來講，多組醫學有點如中國的中醫，分析的立腳點是整體一致性的醫學觀點。 不同的是，中醫偏向於定性分析，多組學偏向於在分子級別水平上的定量精準分析。 
換句話說，多組學技術通過使用以一致性的方式研究生命。 通過這些「多組」結合，科學家可以分析複雜的生物大數據，以找到生物實體之間的新穎關聯，精確定位相關生物標誌，並建立疾病和生理學的詳盡標誌物。 在這種情況下，多組學整合了各種數據，以找到一致匹配的基因表型與環境的關係或關聯。 
研究人員橫向分析了不同類型的「多組學」測量值，包括轉錄本、蛋白質、代謝產物、細胞因子、微生物和臨床實驗室值等與年齡之間的關係。 確定了與年齡相關的已知新標記，以及與胰島素敏感的個體相比，胰島素抵抗中衰老的獨特分子模式。 
在縱向分析中，研究人員確定了個人衰老標記，其水平在2至3年的時間段內所發生了變化。 此外，研究人員根據給定個體隨時間變化的分子途徑類型，定義了不同個體的不同類型的衰老模式，從而可以提供對個人衰老的分子評估，反映出個人生活方式和病史，這可能最終可用於監測和干預衰老過程。 
在實際生活中，我們自己或他人往往不需要專門的測量儀，來對一個人的健康及衰老程度予以測量，一面鏡子就可以了：出了多少皺紋、頭髮灰白如何或頭髮脫落如何等。 
史丹福大學醫學院遺傳學教授、遺傳學主任、著名多組學專家、麥可·斯奈德（Michael Snyder）說，「我們希望比通常的人們更進一步了解衰老，希望深入地了解個人隨著年齡增長會發生什麼？「
衡量一個人的實用衰老程度是一新型的衰老生物標誌（英文：Ageotypes），指「生物年齡」，這可能與真實的年齡不同，它通過生物標記數據的集合來體現。 一個人可能一頭白髮但精神煥發；一個人可能一頭黑髮但有氣無力。 生物老年病學家一直在努力尋找和驗證衰老的真實生物標誌。 
大數據分析的發展使開發新類型的「老化時鐘」成為可能。 如以表觀遺傳標記作為衰老生物標誌，可以準確預測人的年齡與預測死亡率。 表觀遺傳標記（Epigenetic marks），如組蛋白丟失（Loss of histones）、組蛋白變體（Histone variants）、組蛋白修改（Histone modifications）、DNA甲基化（DNA methylation）等。 
新型的可穿戴設備和緊湊型傳感器的應用，為收集和存儲個人數字化活動記錄提供良好機會。 現代深度機器學習技術可從大數據分析中詳細預測和驗證數字生物標誌。 
四種「明顯的衰老模式」是：免疫途徑、新陳代謝和炎症、肝功能障礙、腎功能不全。 這種新的衰老觀點是研究小組縱向追蹤生物隨時間變化的一部分。 
他們的研究策略包括：標準的臨床檢查，例如全血細胞計數和血脂檢查，以預防心血管疾病；「多組學大數據」，如外顯子組測序、基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組、免疫組、微生物組和相互作用組分析等；可穿戴設備的健身和生理測量；連續葡萄糖監測，以及身體活動、壓力和飲食調查。 結果就是研究人員所說的「基於分子手段的疾病新分類法」。 
研究人員在研究的兩年中仔細檢查了43位年齡在34至68歲之間的健康男性和女性的「分子衰老」，每人評估了五次或更多次。 儘管參與者的數量較少，但研究對象共同產生了一組相當大的數據。 624次訪問，對參與者進行了10,343個基因表達的探查，306種血漿蛋白，722種代謝產物，51種臨床標誌物和62種細胞因子，通過拭子和糞便樣本評估了在其鼻腔和結腸中駐留的6,909種微生物分析。 
研究人員將所有數據分解為來自不同「基因組」的184個分子，這些分子在研究的兩年中隨著年齡的增長顯示出不同的水平和趨勢。 這進一步歸結為87個重要分子，這些分子在衰老的人類生理學機理背後的84條重要途徑中起作用。 
斯奈德說：「我們的研究通過分析廣泛的分子並從每個參與者的不同年齡中抽取了多個樣本，從而更全面地了解自身的年齡。 「我們能夠清楚地看到個體在分子水平上如何經歷衰老的模式，並且存在很大的差異。 」衰老生物標誌可以解釋為什麼很難從一個人的外貌來分辨某人的真實年齡。 一個人在60歲時可以看起來50歲或70歲。 
斯奈德本人參加了自己的這項調查研究。 他是該研究小組最初的「大數據」研究中的第一名被研究者，該研究曾於2012年在《細胞》進行過報導，該研究使用多基因組分析對進行了14個月的監測。 
斯奈德總結說，「衰老生物標誌不僅僅是標籤，它可以幫助個人將健康風險因素歸零，並找到最有可能遇到問題所在。 最重要的是，研究表明，有可能改變年紀變好的方式。 我們已經開始在了解這種方式是如何發生的。 我們將需要對於更多的參與者和更多的測量手段，以使研究更加充實。 」
參考：Sara Ahadiet al. Personal aging markers and ageotypes revealed by deep longitudinal profiling. Nature Medicine (2020)

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小夕世界觀

史丹福大學的研究人員在一項新研究中，分析了為什麼有的人顯老而有的人顯年青。這項新研究結果的科研論文發表在最近頂級的《自然醫學》上。

每個人隨著歲月的流逝，身體的各種指標會發生變化，比如甘油三酸酯、膽固醇和血壓指標的升高，而視力、聽力、味覺和嗅覺、關節柔韌性、肌肉質量和骨密度等指標的下降。深入到細胞水平上，隨著DNA的出錯累積，染色體尖端逐漸減弱等。

隨著身體的老化，人體會發生分子水平上的變化。研究人員對29歲至75歲的106位健康個體，進行了橫向與縱向和深度多組學研究分析。

多組學（英文：Multiomics），或稱綜合組學，是一種新型的生物醫學領域，其中數據集是「多組」（omes），例如基因組（genome）、蛋白質組（proteome）、轉錄組（transcriptome）、表觀基因組（epigenome）、代謝組（metabolome）和微生物組（microbiome）等。

用通俗的話來講，多組醫學有點如中國的中醫，分析的立腳點是整體一致性的醫學觀點。不同的是，中醫偏向於定性分析，多組學偏向於在分子級別水平上的定量精準分析。

換句話說，多組學技術通過使用以一致性的方式研究生命。通過這些「多組」結合，科學家可以分析複雜的生物大數據，以找到生物實體之間的新穎關聯，精確定位相關生物標誌，並建立疾病和生理學的詳盡標誌物。在這種情況下，多組學整合了各種數據，以找到一致匹配的基因表型與環境的關係或關聯。

研究人員橫向分析了不同類型的「多組學」測量值，包括轉錄本、蛋白質、代謝產物、細胞因子、微生物和臨床實驗室值等與年齡之間的關係。確定了與年齡相關的已知新標記，以及與胰島素敏感的個體相比，胰島素抵抗中衰老的獨特分子模式。

在縱向分析中，研究人員確定了個人衰老標記，其水平在2至3年的時間段內所發生了變化。此外，研究人員根據給定個體隨時間變化的分子途徑類型，定義了不同個體的不同類型的衰老模式，從而可以提供對個人衰老的分子評估，反映出個人生活方式和病史，這可能最終可用於監測和干預衰老過程。

在實際生活中，我們自己或他人往往不需要專門的測量儀，來對一個人的健康及衰老程度予以測量，一面鏡子就可以了：出了多少皺紋、頭髮灰白如何或頭髮脫落如何等。

史丹福大學醫學院遺傳學教授、遺傳學主任、著名多組學專家、麥可·斯奈德（Michael Snyder）說，「我們希望比通常的人們更進一步了解衰老，希望深入地了解個人隨著年齡增長會發生什麼？「

衡量一個人的實用衰老程度是一新型的衰老生物標誌（英文：Ageotypes），指「生物年齡」，這可能與真實的年齡不同，它通過生物標記數據的集合來體現。一個人可能一頭白髮但精神煥發；一個人可能一頭黑髮但有氣無力。生物老年病學家一直在努力尋找和驗證衰老的真實生物標誌。

大數據分析的發展使開發新類型的「老化時鐘」成為可能。如以表觀遺傳標記作為衰老生物標誌，可以準確預測人的年齡與預測死亡率。表觀遺傳標記（Epigenetic marks），如組蛋白丟失（Loss of histones）、組蛋白變體（Histone variants）、組蛋白修改（Histone modifications）、DNA甲基化（DNA methylation）等。

新型的可穿戴設備和緊湊型傳感器的應用，為收集和存儲個人數字化活動記錄提供良好機會。現代深度機器學習技術可從大數據分析中詳細預測和驗證數字生物標誌。

四種「明顯的衰老模式」是：免疫途徑、新陳代謝和炎症、肝功能障礙、腎功能不全。這種新的衰老觀點是研究小組縱向追蹤生物隨時間變化的一部分。

他們的研究策略包括：標準的臨床檢查，例如全血細胞計數和血脂檢查，以預防心血管疾病；「多組學大數據」，如外顯子組測序、基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組、免疫組、微生物組和相互作用組分析等；可穿戴設備的健身和生理測量；連續葡萄糖監測，以及身體活動、壓力和飲食調查。結果就是研究人員所說的「基於分子手段的疾病新分類法」。

研究人員在研究的兩年中仔細檢查了43位年齡在34至68歲之間的健康男性和女性的「分子衰老」，每人評估了五次或更多次。儘管參與者的數量較少，但研究對象共同產生了一組相當大的數據。624次訪問，對參與者進行了10,343個基因表達的探查，306種血漿蛋白，722種代謝產物，51種臨床標誌物和62種細胞因子，通過拭子和糞便樣本評估了在其鼻腔和結腸中駐留的6,909種微生物分析。

研究人員將所有數據分解為來自不同「基因組」的184個分子，這些分子在研究的兩年中隨著年齡的增長顯示出不同的水平和趨勢。這進一步歸結為87個重要分子，這些分子在衰老的人類生理學機理背後的84條重要途徑中起作用。

斯奈德說：「我們的研究通過分析廣泛的分子並從每個參與者的不同年齡中抽取了多個樣本，從而更全面地了解自身的年齡。「我們能夠清楚地看到個體在分子水平上如何經歷衰老的模式，並且存在很大的差異。」衰老生物標誌可以解釋為什麼很難從一個人的外貌來分辨某人的真實年齡。一個人在60歲時可以看起來50歲或70歲。

斯奈德本人參加了自己的這項調查研究。他是該研究小組最初的「大數據」研究中的第一名被研究者，該研究曾於2012年在《細胞》進行過報導，該研究使用多基因組分析對進行了14個月的監測。

斯奈德總結說，「衰老生物標誌不僅僅是標籤，它可以幫助個人將健康風險因素歸零，並找到最有可能遇到問題所在。最重要的是，研究表明，有可能改變年紀變好的方式。我們已經開始在了解這種方式是如何發生的。我們將需要對於更多的參與者和更多的測量手段，以使研究更加充實。」

參考：Sara Ahadiet al. Personal aging markers and ageotypes revealed by deep longitudinal profiling. Nature Medicine (2020)