你的血液能揭示你的生物年龄——以及健康风险

您的实际年龄只能说明一半的故事。在幕后，您的身体运行着自己的生物钟——这个钟可能比您实际的年龄走得更快或更慢。现在，伦敦国王学院的一项涉及超过225,000名参与者的研究所发现了一种方法，可以通过血液中的化学签名来读取这个隐藏的时间计。这项突破性的研究是在精神病学、心理学和神经科学研究所（IoPPN）进行的，引入了MileAge——一种复杂的生物钟，通过分析血液中的小分子来确定您的身体是否比实际年龄老化得更快或更慢。这些分子时间计可能会成为预测未来健康风险的关键，并可能在问题出现之前指导干预措施。

研究团队分析了来自225,212名英国生物银行参与者（年龄在40至69岁之间）的血液样本。他们使用核磁共振光谱法（可以将其视为极其复杂的化学分析仪）测量了每个人血液中的168种不同代谢物。代谢物是当您的身体分解食物、药物和自身组织时产生的小分子，它们提供了您当前生物状态的快照。

这项发表在《科学进展》上的研究特别独特之处在于其全面的人工智能方法。研究人员采用了17种不同的机器学习算法，基本上教会计算机识别这些代谢物水平随年龄变化的模式。表现最佳的模型平均可以预测一个人的年龄在5.3年以内。更重要的是，当某人的预测生物年龄（或代谢年龄）与其实际年龄有显著差异时，这通常预示着重要的健康影响。

“代谢老化时钟有可能提供有关谁可能在未来面临更大健康问题风险的见解，”IoPPN的King’s Prize Research Fellow Julian Mutz博士在一份声明中说，“与无法改变的实际年龄不同，我们的生物年龄是可调节的。”

研究人员表示，他们的新型“MileAge”测试可以准确地通过血液样本来揭示生物年龄。（图片来源：Los Muertos Crew from Pexels）

研究结果令人震惊：代谢年龄大于实际年龄的人往往更加虚弱，端粒（保护我们DNA的帽状结构，随着年龄增长自然缩短）更短，更容易患慢性疾病，并且对自己的健康状况评价低于他人。最关键的是，这些个体在研究期间因任何原因死亡的风险高出了51%。

有趣的是，研究揭示了生物年龄与健康结果之间的不对称关系。虽然“更老”的代谢年龄强烈预示着不良的健康结果，但“更年轻”的代谢年龄与更好的健康状况之间的关联较弱。这表明生物年龄与健康之间的关系比以前认为的要复杂得多。

“人们对于开发能够准确评估我们生物年龄的老化时钟非常感兴趣，”国家卫生和护理研究所莫兹利生物医学研究中心的遗传流行病学和统计学教授Cathryn Lewis说，“强大的大数据分析在推进这些工具方面可以发挥关键作用。这项研究是建立生物老化时钟潜力及其在健康选择中提供信息能力的重要里程碑。”

展望未来，MileAge可能在医疗保健环境中用于识别那些在症状出现之前有更高风险患与年龄相关疾病的人群。它还可能帮助评估旨在延缓衰老或改善健康的干预措施的有效性。

就像手表告诉我们一天中的时间一样，MileAge可能很快就能告诉我们生命的时间——不是按年计算，而是按生物磨损程度计算。与不可逆转的实际时间不同，这种新的衰老理解提出了一个既深刻又充满希望的观点：即使我们不能增加生命的年数，我们也可能能够增加生命的质量。

论文摘要

方法

研究人员使用了英国生物银行参与者的血液样本，通过核磁共振光谱法分析了168种代谢物。然后，他们使用各种机器学习算法创建预测模型，用90%的数据进行训练，剩下的10%进行测试。这些模型学会了将代谢物水平的模式与实际年龄联系起来，创建了一个可以根据代谢特征预测某人生物年龄的系统。

结果

研究发现，代谢物预测的年龄与实际年龄可能存在显著差异，有些人显示出的代谢特征表明他们比实际年龄年轻19岁，而另一些人则可能比实际年龄老16岁。那些具有“更老”代谢特征的人在多个健康指标上表现出更差的结果，包括死亡风险高出51%。研究人员的最佳模型平均可以在5.3年内预测年龄。

局限性

该研究主要纳入了来自英国的中老年人，可能限制了其对其他年龄段和人群的推广性。研究人员还指出，他们无法确定通过干预是否可以逆转代谢年龄的变化，因为这需要纵向研究。所使用的技术（核磁共振光谱法）主要集中在脂质相关的代谢物上，可能遗漏了其他重要的生物标志物。

讨论和结论

这项研究代表了我们在测量生物老化能力方面的重大进步，提供了一个潜在的强大工具，用于健康风险评估和预防医学。代谢年龄与各种健康结果之间的强烈关联表明，这一度量捕捉到了超出实际年龄的有意义的生物学信息。研究的大规模和全面的方法为基于代谢物的老化时钟在健康评估中的实用性提供了强有力的证据。

资金和披露

该研究由国家卫生和护理研究所（NIHR）莫兹利生物医学研究中心资助，该中心位于南伦敦和莫兹利NHS基金会信托基金和伦敦国王学院。一位研究人员披露了其在某个科学咨询委员会的成员身份，并从某些公司获得了演讲费，但这些关系被认为不会影响研究结果。

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