導(dǎo)讀

作為一名合格的“抗衰達(dá)人”，怎能不對(duì)日新月異的延壽科技了如指掌？

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清晨起床，走到鏡子前，你是否相信，也許你比鏡像里的自己更年輕？對(duì)于個(gè)體而言，你究竟有多老，還得看皮囊之下的生理年齡。

近期，發(fā)表于《Nature》子刊的一項(xiàng)研究指出，對(duì)普通人群而言，僅需簡(jiǎn)單抽點(diǎn)血，就能知道生理年齡，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)壽命及多種疾病風(fēng)險(xiǎn)，關(guān)注一種名為神經(jīng)絲輕鏈（NfL）的指標(biāo)，即可知曉健康老人未來(lái)癡呆癥發(fā)病率[1]，打破了癡呆癥難預(yù)難測(cè)的魔咒。

圖注：該研究全文于2021年8月5日在雜志《Scientific Reports》上刊登

研究亮點(diǎn)：優(yōu)化生理年齡專(zhuān)屬算法

生理年齡能衡量生物老化過(guò)程的進(jìn)展[2]，但如何精確計(jì)算它卻一直是個(gè)老大難問(wèn)題。當(dāng)前算法依賴(lài)于實(shí)際年齡開(kāi)發(fā)，得到的結(jié)果也受其干擾，并非是準(zhǔn)確的生理年齡[3]。

2018年，加州大學(xué)一項(xiàng)研究在甲基化時(shí)鐘基礎(chǔ)上，結(jié)合血液標(biāo)志物復(fù)合臨床測(cè)試，提出表型甲基化年齡[4]。在此基礎(chǔ)上，本次樣本范圍擴(kuò)大至健康的高齡老人[5]，并持續(xù)優(yōu)化、開(kāi)發(fā)出獨(dú)立于實(shí)際年齡、更好預(yù)測(cè)神經(jīng)系統(tǒng)疾病的算法：BioAge1與BioAge2。

具體來(lái)看，BioAge1模型包括C反應(yīng)蛋白（CRP）、堿性磷酸酶、白細(xì)胞計(jì)數(shù)等九項(xiàng)生物標(biāo)志物指標(biāo)，而BioAge2在此基礎(chǔ)上增加了4類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)退行性標(biāo)志物，包括血漿神經(jīng)絲輕鏈水平（NfL）、總tau蛋白與淀粉樣蛋白-40及-42。

圖注：BioAge1算法中納入的所有生理生物標(biāo)志物

改良算法可預(yù)測(cè)衰老動(dòng)向，

NfL衛(wèi)冕最佳神經(jīng)系統(tǒng)標(biāo)志物

BioAge1和BioAge2不負(fù)眾望，都很好預(yù)測(cè)了受試者的衰老走向，它們共同指出生理年齡每增長(zhǎng)一年，全因死亡風(fēng)險(xiǎn)增加11%，多種疾病的首次發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)平均增加7%。

圖注：BioAge1（左圖）、BioAge2（右圖）與發(fā)病率或全因死亡率風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)

不僅擺脫了實(shí)際年齡的束縛，在校正性別等協(xié)變量因素后，可以看出，這套算法能非常有效的預(yù)測(cè)死亡率風(fēng)險(xiǎn)。

圖注：BioAge1（上圖）、BioAge2（下圖）與死亡率風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)

更令人振奮的是，以往讓學(xué)界束手無(wú)策、難預(yù)難防的癡呆癥居然也得到很好預(yù)測(cè)，尤其在納入NfL的BioAge2模型中（其他3類(lèi)標(biāo)志物無(wú)顯著關(guān)聯(lián)），神經(jīng)系統(tǒng)衰老得到了更精準(zhǔn)的指示。

這一結(jié)果也遙相呼應(yīng)了今年6月同樣刊登在《Nature》子刊的另一篇重磅研究：只需測(cè)試NfL一個(gè)指標(biāo)，就能確認(rèn)神經(jīng)退行性疾病存在，準(zhǔn)確度可達(dá)90%以上[6]。

看來(lái)NfL作為神經(jīng)軸突損傷標(biāo)志物[7]，可以說(shuō)是預(yù)測(cè)神經(jīng)系統(tǒng)變化的不二佳選，這最佳標(biāo)志物的名頭絲毫不虛。

文末思考：你今年多大了？

隨著對(duì)人體衰老的認(rèn)知加深，我們已經(jīng)逐漸意識(shí)到，表示時(shí)間流逝的實(shí)際年齡，對(duì)預(yù)測(cè)衰老并無(wú)過(guò)多參考價(jià)值。既不能很好預(yù)測(cè)壽命長(zhǎng)度，也無(wú)法告訴你未來(lái)哪種疾病會(huì)到來(lái)。相比之下，身體內(nèi)流淌的血液中倒是隱藏了不少密碼。

本次試驗(yàn)最后還測(cè)試了不同老人的血漿microRNA（miRNA）代謝情況，發(fā)現(xiàn)某一時(shí)刻機(jī)體內(nèi)的miRNA其實(shí)更多與生理年齡關(guān)聯(lián)。這無(wú)疑說(shuō)明，生理年齡能更好指示機(jī)體的代謝變化，像是干細(xì)胞重編程[8]或細(xì)胞增殖[9]過(guò)程等。

當(dāng)然，在與其他算法的比較下，本次優(yōu)化后的算法更加精準(zhǔn)，具有更好的關(guān)聯(lián)效果。至此，本次研究圓滿收官。

圖注：除去交集部分，本次研究改良后的BioAge算法與血漿miRNA水平有最好關(guān)聯(lián)度（藍(lán)色部分）

時(shí)光派點(diǎn)評(píng)

“宜未雨而綢繆，毋臨渴而掘井”，對(duì)待抗衰更應(yīng)如此。大多衰老相關(guān)疾病深諳“潛伏之道”，從發(fā)生到真正“浮出水面”，可能需要漫長(zhǎng)的數(shù)年時(shí)間。

衰老避無(wú)可避，永生尚且很難，難道我們只能坐以待斃？答案自然是否定，通過(guò)這次研究，我們驚喜發(fā)現(xiàn)僅需抽點(diǎn)血，便能清晰掌握機(jī)體衰老狀況，預(yù)測(cè)未來(lái)多種疾病發(fā)生概率，堪比穿梭時(shí)光隧道，與幾十年后的自己對(duì)話。

真希望這項(xiàng)技術(shù)能早日走近千家萬(wàn)戶(hù)，幫助更多人擁有長(zhǎng)壽健康的未來(lái)。

—— TIMEPIE ——

參考文獻(xiàn)

[1] Wu, J.W., Yaqub, A., Ma, Y. et al. Biological age in healthy elderly predicts aging-related diseases including dementia. Sci Rep 11, 15929 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-95425-5

[2] Jazwinski, S. M., & Kim, S. (2019). Examination of the Dimensions of Biological Age. Frontiers in genetics, 10, 263. https://doi.org/10.3389/fgene.2019.00263

[3] Klemera, P., & Doubal, S. (2006). A new approach to the concept and computation of biological age. Mechanisms of ageing and development, 127(3), 240–248. https://doi.org/10.1016/j.mad.2005.10.004

[4] Levine, M. E., Lu, A. T., Quach, A., Chen, B. H., Assimes, T. L., Bandinelli, S., Hou, L., Baccarelli, A. A., Stewart, J. D., Li, Y., Whitsel, E. A., Wilson, J. G., Reiner, A. P., Aviv, A., Lohman, K., Liu, Y., Ferrucci, L., & Horvath, S. (2018). An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan. Aging, 10(4), 573–591. https://doi.org/10.18632/aging.101414

[5] https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm

[6] https://en.wikipedia.org/wiki/Rotterdam_Study

[7] Ashton, N.J., Janelidze, S., Al Khleifat, A. et al. A multicentre validation study of the diagnostic value of plasma neurofilament light. Nat Commun 12, 3400 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-23620-z

[8] de Wolf, F., Ghanbari, M., Licher, S., McRae-McKee, K., Gras, L., Weverling, G. J., Wermeling, P., Sedaghat, S., Ikram, M. K., Waziry, R., Koudstaal, W., Klap, J., Kostense, S., Hofman, A., Anderson, R., Goudsmit, J., & Ikram, M. A. (2020). Plasma tau, neurofilament light chain and amyloid-β levels and risk of dementia; a population-based cohort study. Brain : a journal of neurology, 143(4), 1220–1232. https://doi.org/10.1093/brain/awaa054

[9] Mens, M., & Ghanbari, M. (2018). Cell Cycle Regulation of Stem Cells by MicroRNAs. Stem cell reviews and reports, 14(3), 309–322. https://doi.org/10.1007/s12015-018-9808-y

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