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如果你是一只老鼠,那你早已實現了長生不老。
確實,我們在小鼠身上治愈了無數次癌癥,逆轉了無數次衰老……但這些“抗衰神藥”一旦用到人身上,往往就無法復現同樣的效果。
為什么?究其根本,小鼠的時間與人類的時間流速截然不同,我們缺乏有效的跨物種生物標志物,無法將二者的衰老進程等效對標。
幸運的是,隨著一套跨物種通用數學模型的建立,我們終于有了解決這一難題的可行路徑。
近期,在第六屆時光派衰老干預論壇上,表觀遺傳時鐘之父、Altos Labs首席研究員、UCLA遺傳學教授 Steve Horvath,帶著他集結全球近200位科學家、跨越348個物種、高達15000多個樣本的大型研究[1,2],向我們展示了衰老背后的數學規律。
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什么?你又雙叒叕錯過了?!沒關系,派派已經為你梳理好了整場演講的精華。接下來,就讓我們深入這項研究,看Horvath教授如何通過海量數據,量化分析衰老速率與壽命極限的聯系。
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斜率為負的“宿命直線”
光是聽到348種動物、15000多個樣本這個體量,是不是已經覺得眼花繚亂、想要勸退了?但在Horvath教授眼里,這背后其實隱藏著一條相當精準的規律。
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讓我們先剝離一些干擾項。
演講中,Horvath教授特意展示了一張照片——122歲的法國老太太Jeanne Calment。她一邊抽煙,一邊活成了人類長壽記錄的保持者。他用這個案例指出了大眾認知的盲區:我們往往混淆了個體死亡風險與物種最大壽命
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如果我們只盯著這樣的個例看,很容易會陷入幸存者偏差,產生一種“抽煙有利于長壽”的幻覺,但這只是個體層面的隨機性與運氣罷了。
透過現象看本質,Horvath教授真正想知道的是,為什么人類拼命養生也難破120歲?而老鼠養尊處優也熬不過4年?這個“天花板”究竟由誰設定?顯然,不會是上帝。
為了尋找設定的天花板,他展示了一張斜率為負的散點圖,它整齊地排列成一條直線[3]。
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圖注:橫軸是物種最大壽命的對數,縱軸是甲基化變化的平均速率(AROCM)
也即:
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該公式表明,物種的壽命長短并非演化過程中的隨機產物,而是由基因組中特定的“二價啟動子”區域(調控發育的位置)的DNA甲基化變化速率所決定
換句話說,就是所有哺乳動物都擁有一根長度相同的蠟燭,唯一的區別只是“燃燒”的速率。小鼠之所以只有4年壽命,并非因為它比人類脆弱,而是因為它的表觀遺傳時鐘走得太快(約為人類的30倍),而人類之所以能活到100歲,全因我們的甲基化變化速率非常緩慢。
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更進一步,這種速率規律甚至貫穿生命始終。年輕動物的甲基化變化速率與年老動物同樣呈線性關系。這說明衰老實際上是個“停不下來的發育程序”,那個在胚胎時期構建生命的機制,在成年后并未關閉,而是繼續以既定速率空轉、磨損,最終將原本的成長延續為衰老
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當人類終于讀懂了老鼠的衰老
既然所有哺乳動物的衰老都遵循著同一個數學方程(衰老速率與最大壽命成反比),那從邏輯上講,我們應該能制造一把通用的尺子,用同一個標準去衡量不同物種的生命進程
但在很長一段時間中,現實卻與此背道而馳。表觀遺傳時鐘存在相當明顯的“物種特異性”問題:針對人類設計的時鐘無法應用于小鼠,反之亦然。這就導致科學家們在動物模型中獲得的抗衰數據,很難直接推導或預測其在人類臨床試驗中的表現。
為了解決這一難題,Horvath教授引入了相對年齡(Relative Age)的概念,與其糾結誰活得長,不如來比百分比!他把所有動物的一生,都看作是從0到1的過程,而兩個相對年齡一樣的物種,那在生物學層面就是妥妥的“同齡人”。
相對年齡 = 個體當前年齡 / 該物種的最大壽命
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這也是Horvath教授構建的第三代時鐘——通用哺乳動物時鐘(Universal Pan-Mammalian Clock)的核心理念,它能同時預測包括人類、小鼠、蝙蝠、鯨魚在內的185種哺乳動物的年齡,相關性高達0.98。
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這也是一個跨物種的通用驗證標準[4]:如果某種干預手段(例如雷帕霉素或熱量限制)能逆轉小鼠身上的這個通用時鐘,那這種干預在人類身上起效的概率也將大幅提升。
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去偽存真
問題解決了一半, Horvath教授也坦誠地指出,老版本的時鐘雖然能用,但不夠靈光。它可以告訴你“大概老到了什么程度”,可當你真的用了點抗衰手段想看看效果時,它卻表現得像塊木頭,靈敏度完全跟不上。
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在早期的多個數據集測試中,傳統的甲基化時鐘很難檢測到熱量限制(灰色小球)帶來的明顯延壽效果
更棘手的是,舊版時鐘難以從數據層面區分生理壓力與真實衰老。一只生病或處于高壓環境下的老鼠,其甲基化年齡數據可能會出現短暫飆升,給人一種“瞬間變老”的錯覺,阻礙了抗衰藥物真實效果的篩選。
為此,Horvath團隊開發了最新的EnsembleAge(集成時鐘)技術[5],它并不尋找單一的最佳時鐘,而是直接綜合40多個不同時鐘模型的預測結果,讓系統能夠自動過濾掉由短期波動引起的噪音,提取出最核心、最穩定的衰老信號。
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在評估新的干預措施時,它會自動篩選出對這類干預響應最強的時鐘模型,然后僅采納這些最敏感模型的預測結果,取其中位數作為最終輸出,由此,EnsembleAge也展現出了令人咋舌的分辨能力:
1、去偽,它能夠有效分辨由急性壓力導致的“暫時性表觀遺傳波動”(可恢復)和由時間積累導致的“生物學衰老”(難逆轉),拒絕誤判。
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2、 然后是存真,以往像熱量限制(CR),或者生長激素受體敲除(即長壽侏儒鼠)此類干預手段,因為延壽信號微弱,容易被舊時鐘忽略。但EnsembleAge的靈敏度極高,哪怕是一丁點延壽的苗頭,也能被它敏銳捕捉。
3、最后是驗證,它通過了死亡率的考核。在對比測試中,對于同樣的血液和尾部組織樣本,原始時鐘未能檢測出明顯的死亡風險關聯,而EnsembleAge則呈現出與個體死亡時間的高度相關性。
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這意味著,EnsembleAge不僅是一個記錄時間的工具,而是一個更高標準的篩選系統。只有那些真正觸及衰老本質的干預手段,才能通過它的檢驗。
時光派總結
回顧整場演講,Steve Horvath不僅為我們展示了表觀遺傳研究從單純的測量年齡,轉向了對壽命機制的深度探索,更用涵蓋348種物種的數據證實,無論是短命的大鼠還是長壽的弓頭鯨,衰老過程都遵循著同一套邏輯。
雖然基準速率由基因設定,但在Q&A環節,Horvath教授也強調了后天干預的空間:抗炎治療似乎能減緩衰老時鐘,而HIV藥物、高糖、肥胖和吸煙則是明確的衰老加速器。避開它們,是跑贏時間的第一步。
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演講最后,Horvath教授宣布所有數據、代碼和模型均已完全開源(Zenodo/GitHub),供全球科學家免費使用。對于研究者而言,這或許是本次論壇最好的一份的禮物:工具已備好,只待他們如何去使用了。
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