斯坦福医学院的研究表明，在 40 年代中期和 60 年代初，人体内的分子和微生物水平会发生重大变化，这可能会影响健康并增加与衰老相关的疾病风险。

如果你感觉身体里的一切都在同时崩溃，那也许并不是你的错觉。斯坦福医学院的一项新研究表明，在我们40岁到60岁之间，许多分子和微生物的数量都会发生急剧上升或下降。

研究人员对25岁至75岁的人群进行了成千上万种不同分子的评估，同时也评估了他们的微生物组——即我们体内和皮肤上的细菌、病毒和真菌——发现大多数分子和微生物的丰度并不是以渐进和时序的方式变化的。相反，我们在一生中会经历两个快速变化的阶段，平均年龄分别为44岁和60岁。最近，一份描述这些发现的论文在《自然·衰老》杂志上发表。

“我们不仅仅是随时间逐渐变化；有一些真正的巨大变化，”遗传学主席、该研究的资深作者迈克尔·斯奈德博士说。“事实证明，四十年代中期和六十年代初是巨大变化的时期。这与你研究的分子类别无关。”

该研究的第一作者是前斯坦福大学医学院博士后学者沈小涛博士。沈博士现在是新加坡南洋理工大学助理教授。

这些重大变化很可能对我们的健康产生影响——在这两个时间点，与心血管疾病相关的分子数量都发生了显著变化，而那些与免疫功能相关的分子则在 60 岁出头的人群中发生了变化。

数字的突变

斯坦福大学医学博士、美国外科学院院士（FACS）遗传学教授斯奈德（Snyder）和他的同事们从观察中受到启发，开始研究分子和微生物转变的速率，因为观察到许多与年龄相关的疾病发生风险并没有逐年增加。例如，与60岁以下人群的风险逐渐增加相比，老年人患阿尔茨海默病和心血管疾病的风险急剧上升。

研究人员利用了对108人进行追踪调查的数据，以更好地了解衰老的生物学原理。之前，从同一组研究志愿者那里获得的见解包括发现了四种不同的“年龄类型”，这表明不同人的肾脏、肝脏、新陈代谢和免疫系统的衰老速度各不相同。

这项新研究分析了参与者，他们每隔几个月就捐献血液和其他生物样本，跨度长达数年；科学家们追踪了这些样本中许多不同类型的分子，包括RNA、蛋白质和代谢物，以及参与者微生物组的变化。研究人员追踪了超过135,000种不同分子和微生物与年龄相关的变化，总共产生了近2,500亿个不同的数据点。

他们发现，数千种分子和微生物的丰度都会发生变化，要么增加，要么减少——在他们研究的所有分子中，约81%的分子数量呈现出非线性波动，这意味着这些分子的变化在某些年龄段比其他时候更大。当他们寻找数量变化最大的分子群时，他们发现这些变化主要发生在两个时间段：人们40多岁中期和60多岁初期。

尽管许多研究都集中在不同的分子如何随着我们年龄的增长而增加或减少，以及生物年龄如何可能与实际年龄不同，但很少有研究关注生物衰老的速度。斯奈德说，60年代初发生如此多的剧烈变化或许并不奇怪，因为许多与年龄相关的疾病风险和其他与年龄相关的现象在人生的那个阶段都会增加。

20世纪40年代中期，科学家们对这一系列重大变化感到有些惊讶。起初，他们认为更年期或围绝经期是导致他们研究中的女性发生巨大变化的原因，这扭曲了整个群体的情况。但当他们按性别对研究群体进行分类时，他们发现这种变化也发生在40多岁的男性身上。

“这表明，虽然更年期或围绝经期可能是导致 40 多岁女性出现这些变化的原因，但可能还有其他更重要的因素同时影响着男性和女性出现这些变化。未来研究应优先识别和研究这些因素，”沈说。

变化可能影响健康和疾病风险

在40多岁的人群中，与酒精、咖啡因和脂质代谢；心血管疾病；以及皮肤和肌肉相关的分子数量发生了显著变化；在60多岁的人群中，变化与碳水化合物和咖啡因代谢、免疫调节、肾功能、心血管疾病以及皮肤和肌肉有关。

斯奈德说，其中一些变化可能与生活方式或行为因素有关，这些因素在这些年龄段的人群中普遍存在，而不是由生物因素驱动。例如，酒精代谢紊乱可能是由于人们在40多岁时酒精摄入量的增加，而这一时期往往是压力很大的时期。

研究团队计划探究这些变化群集的驱动因素。但不论其原因为何，这些群集的存在都表明人们需要关注自己的健康状况，特别是在40多岁和60多岁时，研究人员说。这可以通过增加运动量来保护心脏和维持这两个年龄段的肌肉量，或者因为酒精代谢能力下降而在40多岁时减少酒精摄入量。

斯奈德说：“我坚信我们应该在健康的时候就调整生活方式。”

参考文献：“人类衰老过程中的多组学特征非线性动力学”Xiaotao Shen、Chuchu Wang、Xin Zhou、Wenyu Zhou、Daniel Hornburg、Si Wu和Michael P. Snyder于2024年8月14日在《自然·衰老》期刊上发表。DOI: 10.1038/s43587-024-00692-2

该研究得到了美国国立卫生研究院（U54DK102556、R01 DK110186-03、R01HG008164、NIH S10OD020141、UL1 TR001085和P30DK116074）和斯坦福数据科学计划的资助。