人类对于永恒生命的追求，亘古不变。
中国古代帝王炼丹术士，试图通过服用仙丹来获得长生；而古希腊人则相信奥林匹斯山众神能赋予人类永生的力量。自然之力，不可违抗，时至今日，衰老依然是每个人类必然面对的自然过程。
随着生物技术、医学、数据科学等的发展，我们有更多的工具和方法，去科学探索和研究衰老的内因，去评估和干预衰老的过程。
未来，逆转生命时钟，似乎也不是不可能的事。
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是什么导致我们衰老？
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在一项新的研究中，来自美国布莱根妇女医院的研究人员开发的新“时钟”或许能帮助我们找到答案。
他们公布了新形式的表观遗传时钟——旨在从 DNA结构预测生物年龄的机器学习模型。这种新模型能区分延缓衰老和加速衰老的基因差异，预测生物年龄，并更准确地评估抗衰老干预措施。
相关研究结果于2024年1月19日在线发表在Nature Aging期刊上，论文标题为“Causality-enriched epigenetic age uncouples damage and adaptation”。
衰老可以被预测和干预吗？
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在衰老的生物学机制中，DNA甲基化和基因组失稳起着重要作用。DNA甲基化是一种遗传结构的改变，影响基因功能，与衰老过程密切相关。我们DNA的特定区域，即CpG位点，与衰老的关系更为密切。这些变化会影响细胞的功能和生理完整性，最终导致功能损伤和增加死亡风险。
此外，基因组失稳也是一个重要的因素，它可以导致基因突变和细胞功能紊乱。这些复杂的机制彼此关联，共同推动人体的老化过程。通过深入研究这些机制，我们可以更好地理解衰老的本质，为抗衰老研究提供科学依据。
论文通讯作者、布莱根妇女医院遗传学部首席研究员 Vadim Gladyshev 博士说，“以前的时钟考虑了甲基化模式与我们已知的与衰老相关的特征之间的关系，但它们并没有告诉我们哪些因素会导致一个人的身体衰老得更快或更慢。我构建出首个区分因果关系的时钟。我们的时钟可以区分加速衰老和抵消衰老的变化，从而预测生物年龄并评估衰老干预措施的效果。”
衰老研究人员早已认识到 DNA 甲基化与它对衰老过程的影响之间的联系。值得注意的是，我们 DNA 中称为 CpG 位点（CpG site）的特定区域与衰老的关系更为密切。吸烟和饮食等生活方式的选择会影响 DNA 甲基化，我们的基因遗传性也会受到影响，这就解释了为什么具有相似生活方式的个体会以不同的速度衰老。
预测衰老
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TruDiagnostic是一家创新企业，他们与哈佛大学研究人员合作开发了一组多组学衰老时钟，其中一个值得关注的时钟是OMICmAge。这个时钟结合了DNA甲基化、蛋白质组学、代谢组学、临床病史等多元化数据，用以测量个体的生理年龄和疾病风险。
令人惊讶的是，OMICmAge预测受试者未来5年和10年内死亡率的准确度超过88.9%，相较于实际年龄预测的75.6%，其精准度明显提高。
此外，TruDiagnostic还推出了TruAge PACE算法，能够追踪生物老化率的短期变化，为面临更大不良健康风险的群体提供了预警。这些创新工具的开发无疑为我们理解生物体的衰老过程提供了新的途径，同时，它们对于预测年龄相关性疾病风险、制定个性化治疗方案以及改善未来医疗保健具有重要的影响。
除了 TruDiagnostic，还有一些类似的公司专注于生物数据研究和衰老领域。以下是其中一些值得关注的公司：
1. Genknowme: Genknowme 专注于生物表观遗传学测试的开发，旨在评估生活方式对生物体的影响。
2. InsideTracker: InsideTracker 整合了来自血液、DNA、活动追踪器和用户生成的人口统计信息的生物标志物数据，以提供科学支持的优化建议。
3. Deep Longevity: Deep Longevity 开发了可解释的人工智能系统，用于跟踪分子、细胞、组织、器官、系统、生理和心理层面的衰老速度。
4. Zymo Research: Zymo Research 专注于生物医学领域，特别是表观遗传学、下一代测序和微生物组研究和诊断。
5. Prosper eDNA: Prosper eDNA 是一家专注于生物技术领域的健康公司，利用表观遗传学为个性化健康提供建议。
6. Teal: Teal 开发了衰老生物标志物，以提供生物学洞察。他们致力于探索人类衰老过程并发现预防衰老的新方法。
国内的抗衰研究和应用
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国内首家将AI知识图谱结合多组学分析技术运用于解决衰老问题的公司Metanovas Biotech也发展迅速。
Metanovas Biotech于2021年初成立于美国波士顿和上海，公司旨在将人工智能与生命科学相结合，利用深度学习、知识图谱、多组学分析来理解复杂的生物网络，破译复杂的疾病机制，通过调节疾病网络的机制进行产品开发，例如延缓衰老和预防神经退行性疾病、代谢类疾病的产品。
衰老是一个涉及多个层面的复杂过程。可能涉及多种内在机制，如DNA的不稳定性、端粒的缩短、表观遗传学的变化、蛋白质动态失衡、信号传递路径的混乱、线粒体功能的衰退、细胞间交流的异常和免疫调节的紊乱。这些因素之间相互交织，使得采用传统的研究方法来解析衰老面临巨大挑战。
Metanovas构建了庞大的生物网络知识库，它能够揭示那些不易察觉的机制间的联系，并综合评估关键病变机制，进而预测潜在的治疗靶点。这种对多靶向和多机制的深入洞察为研发提供了独特的优势，使解决衰老相关的系统性难题变得可行，为科学界提供了强大的研究工具。
为健康管理补充新方案
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深圳华大生命科学研究院也同样在开展衰老方面的研究。有别于前人对老年群体和患病人群的衰老研究，这项研究瞄准的是20-45岁年龄段的健康人群。
研究人员在深圳地区招募了符合该年龄段的4066名志愿者，女性占52%，男性占48%，收集他们的血液、粪便样本和面部皮肤图像，并进行体能检查。总共监测了403项特征。
“我们把这些特征分为九类，包括心血管相关、肾脏相关、肝脏相关、性激素、面部皮肤特征、营养/代谢特征、免疫相关、体能相关和肠道微生物组。”论文共同第一作者、深圳华大生命科学研究院精准健康研究所研究者李艳告诉《中国科学报》。
从这九大板块着手，研究人员测算了各种器官和系统随年龄的变化速率，构建了生物学年龄。然后他们用算出的生物学年龄做比较分析，得到的结论是——人体不同器官和系统的衰老速度并不一样，有着不同的生物“时钟”。
研究团队希望这项研究成果未来可以纳入体检，为健康布防，助力精准医疗，引导大家健康生活。
衰老干预正在成为热门的研究
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近年来，衰老干预的科技进展引人注目。例如干细胞重编程则通过将成熟细胞转化为更年轻的状态，为修复和再生医学提供了可能。
这些技术虽然前景广阔，但仍处于早期阶段。然而，长生不老，似乎就在不远的将来，我们该如何面对衰老，可能又会产生新的课题吧。
参考来源：
1.New epigenetic clocks reinvent how we measure age (medicalxpress.com)
2.https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2022/3/475488.shtm
3.https://www.vbdata.cn
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