为何衰老在我们四五十岁和六十多岁时呈剧烈波动

一项新研究表明,与衰老相关的变化波会在我们生命中的两个不同阶段发生

Photo illustration, split image portrait of man's upper face and head, the left half younger, appearing to be aged around 30s or 40s, the right half older with grayed hair appearing to be about 60 years old

Bob_Bosewell/Getty Images

当人们进入 60 多岁时,衰老对健康的影响通常开始变得非常明显。许多人开始使用眼镜或助听器,或者他们的医生警告他们患糖尿病或心脏病的风险急剧增加。但研究表明,我们的身体可能会经历与年龄相关的分子变化的剧烈波动,不仅在 60 多岁时,而且在 40 多岁中期也会发生。

在一项发表于《自然-衰老》(Nature Aging) 的研究中,研究人员追踪了 108 名 25 岁至 75 岁的健康志愿者体内超过 135,000 种分子和微生物的水平,所有这些都反映了细胞和组织中的活动。每位志愿者每三到六个月提供一次生物样本,包括血液和粪便样本,中位时间为 1.7 年。结果显示,许多分子和微生物水平的变化集中在两个不同的时间点:44 岁和 60 岁左右。研究结果表明,衰老可能会在这些时期加速,并向专家们发出信号,表明我们的四五十岁可能是密切监测健康的重要时期。

斯坦福大学医学院 (Stanford Medicine) 的遗传学研究员、资深研究作者迈克尔·P·斯奈德 (Michael P. Snyder) 说,这项研究支持了许多人关于在 40 多岁时注意到各种变化的传闻,从更多的肌肉损伤到更糟糕的宿醉,并且数据给出了原因线索。


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与年轻的参与者相比,四五十岁的人表现出与肌肉无力和流失、心脏健康下降和咖啡因代谢效率低下相关的生物学差异。四五十岁的人分解酒精和脂肪的细胞通路活动也减少了——这可能表明人们在这个年龄段开始更缓慢地消化这些化合物。与此同时,六十多岁的人体内各种免疫系统分子(如炎性细胞因子)的水平较低,这与免疫反应减弱有关。他们还显示出与碳水化合物消化以及心脏和肾脏功能相关的某些分子水平的显着差异,这表明年龄较大的参与者更容易患上 2 型糖尿病、心血管疾病和肾脏问题。

这项新研究的时间点与 2020 年的另一项独立研究中确定的时间点相似,该研究中,研究人员发现参与者的免疫系统在 30 多岁末到 40 岁出头以及 65 岁左右时,对抗病原体的能力明显下降。但最新的研究结果并非铁板钉钉;它只包括了相对较少的人数,而且都居住在加利福尼亚州帕洛阿尔托地区。匹兹堡大学 (University of Pittsburgh) 从事衰老相关研究的 Aditi Gurkar 指出,由此造成地域多样性的缺乏使得数据对更广泛的公众的代表性降低,她没有参与最近的这项研究。她表示,抽样人群可能有一些共同的生活方式因素,例如饮食、锻炼和环境暴露,这可能会影响结果。

这项研究也没有对任何个体进行超过约七年的追踪,因此科学家无法确定不同年龄组人群之间的差异是否反映了普遍的变化。Gurkar 警告说,例如,研究中四五十岁和六十多岁的人可能相对于更广泛人群中同龄的其他人衰老得更快。她和其他人表示,确认结果并精确追踪与年龄相关的生物学变化的最佳方法是通过一项更大规模的研究,在人的一生中追踪相同的参与者。收集疾病状况、身体功能或残疾等因素的数据也有助于研究人员更好地评估与年龄相关的变化对人的整体健康的影响程度。(细胞和组织承受的压力量——被称为生物学衰老——在不同种族和社会经济阶层的人之间差异很大,甚至在一个人体内的各个器官之间也存在差异。)

44 岁和 60 岁可能成为健康转折点的原因尚不清楚,但研究作者希望在未来的工作中探索几个假设。斯奈德怀疑,对于 60 多岁的人来说,免疫系统功能的下降可能会加速更广泛的器官衰竭。与此同时,中年时期身体活动的减少可能解释了 40 多岁人群中看到的差异——但也可能是激素变化,包括更年期。斯奈德说,然而,仅更年期无法解释研究中的趋势:男性和女性参与者在两个时间点似乎都表现出相同程度的与年龄相关的差异。

斯奈德建议,新数据可以提供可操作的健康信息。例如,四五十岁的人可能会受益于进行跟踪血脂水平的血液检查,或者定期锻炼以维持心脏健康。斯奈德还强调,对于这个年龄段且患有现有疾病的人来说,早期和定期进行心脏病筛查非常重要。

Gurkar 说,尽管存在局限性,但这项研究有力地提醒我们,饮食和锻炼等生活方式的选择可以加速衰老,也可以减缓衰老。她补充说,很少有关于衰老的研究关注中年参与者或涉及像本文这样全面的生物采样。除了识别出与年龄相关的潜在变化波外,这项工作还为基于生物学数据的大规模疾病预测模型迈出了关键的第一步。

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