村上春树曾说过,我一直以为人是慢慢变老的,其实不是,人是一瞬间变老的。你是否也有过类似的感觉——在某一个瞬间,突然觉得自己老了。
事实上,这种感受并非“空穴来风”,身体在某个特定的时间点上发生量变到质变的情况,又被称为「断崖式衰老」。
衰老是一个复杂的、多因素的生理变化过程,与心血管疾病、糖尿病、神经变性和癌症等多种人类疾病密切相关。然而,随着年龄的增长,与衰老相关的疾病的发生率并不会成正比例增长;相反,在人的整个生命周期里,衰老相关疾病的风险会在某些特定时间点上加速。
举例来说,美国人群中,在40岁至59岁之间,心血管疾病(包括动脉粥样硬化、中风和心肌梗死)的发生率约为40%;但到了60-79岁,该发病率“断崖式”地跃升至75%;80岁及以上的心血管疾病发生率为86%。类似的情况也出现在帕金森和阿尔茨海默症等神经退行性疾病中,该疾病的发生率会在40岁和65岁左右出现明显的转折点。
那么,从整体健康的层面考虑,“断崖式衰老”的节点在什么时候呢?
近期,Nature子刊上的最新研究揭示了两大时间点——44岁和60岁!研究者发现,人类的衰老是个非线性的动态过程,在44岁和60岁这两个时期会出现严重的失调,跨过这两个岁数后,衰老相关疾病的患病率和死亡风险显著加快,即出现了“断崖式衰老”的现象。
doi: 10.1038/s43587-024-00692-2
想要了解衰老的内在机制、发现衰老相关疾病的潜在治疗靶点,很重要的是,需要弄清楚分子的变化(包括转录物、蛋白质、代谢物和细胞因子)。随着医学科技的进步,高通量的全息技术横空出世,使得“从系统水平上研究分子变化”成为可能,也有越来越多的研究采用该技术探究了衰老过程中发生的分子变化。
研究者纳入了108名参与者组成纵向人类队列,年龄在25-75岁之间,并对其进行了全面的深度多组学分析。基于该队列收集到的组学数据包括:转录组学、蛋白质组学、代谢组学、细胞因子、 临床实验室检测、脂质组学、粪便微生物组等等,探索了人类衰老过程中不同组学图谱发生的变化。最终共收集到135,239个生物特征,产生了2465亿个数据点。
首先,研究者采用两种传统方法(线性回归和spearman相关性)进行分析,发现:在人类衰老的过程中,仅有6.6%的分子和微生物呈线性变化,即绝大多数为非线性。也就是说,仅依靠线性回归来分析衰老相关的分子变化太过于局限了。
进一步对比不同年龄段与基线的失调分子之后发现,与基线相比,81.03%的分子在至少一个年龄阶段出现了变化,再一次证实了非线性效应。
人类衰老过程中的非线性效应
接着,研究者使用轨迹聚类方法,将具有相似时间模式的分子分组,找到了一个关键的时间点——60岁。
聚类表明,60岁左右发生了明显而广泛的分子变化。举例来说,60岁以后,与氧化应激有关的通路显著增加,同时与mRNA稳定和自噬相关的转录组学模块也发生了明显的变化。而上述两个过程都参与到细胞平衡的维持以及受损成分的清除之中,与衰老有着密切联系。
除了分子变化之外,疾病风险的临界点也常出现在60岁左右。比如:临床实验检测显示,血尿素氮随着年龄的增长而显著增加,暗示肾功能的非线性下降;此外,和血清/血浆葡萄糖的动态变化,也预示着2型糖尿病的患病率会随着年龄的增长而增加,这些生化指标和疾病风险的临界点大多出现在60岁。类似的情况也出现在不饱和脂肪酸的生物合成和咖啡因代谢过程中,即心血管健康相关途径同样会出现“断崖式改变”。
正如本研究的领衔教授Michael Snyder所述,“众所周知,60多岁会产生一系列的变化,与年龄相关的许多疾病都发生在这个年龄段,免疫系统的效力也会有所降低。”
聚类揭示了人类衰老过程中多组学剖析的非线性变化
为了能捕捉到特定时间点发生的实质性变化,全面地了解人类衰老期间多组学分析的变化,研究者采用了一种改进的DE-SWAN算法。
在衰老过程中,数千种分子表现出不断变化的模式,并形成了不同的波。在整个图形上,两个突出的“山脊”分别出现在40岁和60岁左右。
这也与先前对于蛋白质组学数据的研究结果一致。早在2019年,Nature Medicine上曾刊登过一项研究,基于人体内血浆蛋白组的欺负变化,提出三个出现“断崖式衰老”的年龄分别为34岁、60岁和78岁。
不过,研究者表示,纳入本研究的对象集中在25-75岁之间,所以无法观察到第三个峰值。当然,这也是本研究的一大局限性——无法检测超过该年龄范围的其他“拐点”。
衰老过程中分子和微生物的波
综上所述,该研究重申了衰老的非线性性质,而且还通过多层生物数据确认了衰老的具体模式、拐点和潜在波形,识别到40岁和60岁左右这两个“断崖式衰老”的时间点。当然,不同时期会发生不同的分子和功能途径改变。
具体来说,免疫调节和碳水化合物代谢在60岁左右的过渡期发生了显著的变化,而在40岁前后,心血管、脂质和酒精代谢明显改变。
所以,当你发现某瞬间自己“突然老了”,说不定正是身体给你发出信号,更应该警惕衰老相关疾病的出现风险增加!
参考资料:
[1]Shen X, Wang C, Zhou X, Zhou W, Hornburg D, Wu S, Snyder MP. Nonlinear dynamics of multi-omics profiles during human aging. Nat Aging. 2024 Aug 14. doi: 10.1038/s43587-024-00692-2. Epub ahead of print. PMID: 39143318.
撰文 | Swagpp
编辑 | Swagpp
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