Nature重磅：斯坦福大学开发AI算法，衡量人体各个器官衰老，进而预测疾病和死亡

撰文丨nagashi

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

社会发展和科技进步带来了诸多变革，其中最引人瞩目的就是人类平均寿命的显著增长。自1900年以来，人类的平均寿命增加了30年，许多国家的平均寿命已突破80岁。

然而，平均寿命的提高并不意味着身体素质的增强。近期，“脆皮大学生”成为网络流行语，特指现在新一代大学生在极度不规律的生活作息下，虽然年纪轻轻，但是身体毛病却极多，甚至脆弱到了一碰就坏的地步。

实际上，我们的身体就像是一辆汽车，虽然可能要十几年才“报废”，但随着车龄的增长，部分零件逐渐开始磨损、老化，虽然每辆车的问题不尽相同，但这些问题都可能导致汽车抛锚，就像人会死于各种各样的疾病一样。不同人的器官衰老速度并不相同，当一个人的某个器官的生理年龄远超其他同龄人时，这个人患与该器官相关疾病和死亡的风险就会更高。

2023年12月6日，斯坦福大学的Tony Wyss-Coray团队在Nature期刊发表了题为：Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease 的研究论文。

该研究开发出一种基于血浆蛋白质组的衡量人体器官衰老的人工智能算法——LASSO，可以更好地预测衰老相关的疾病和死亡风险。这项对逾5000人的调查分析揭示了其中近20%的人表现出某种器官明显加速衰老，并增加特定器官的疾病和死亡风险。

这一研究结果有助于对衰老相关疾病的预防，例如，大脑和血管的加速老化可能有助于预测阿尔茨海默病的进展，从而及时提供预防治疗干预。

衰老是一种自然过程，具体表现为机体功能的渐进式下降，导致与年龄有关的慢性疾病，如阿尔兹海默症、糖尿病、心血管疾病和癌症等疾病的发病率呈指数级上升，并导致特定疾病的死亡率上升。

动物研究表明，衰老在个体之间以及个体内部的器官之间存在差异。然而，这一发现在人类中是否同样适用，以及人体器官随年龄变化而发生的分子变化仍未可知。因此，开发一种测量人体器官老龄化状态的方法对于应对全球老龄化浪潮至关重要，并可能彻底改变老年患者护理、预防药物和药物开发。

在这项最新研究中，研究团队团队评估了来自特定器官的人类血浆蛋白水平，从而衡量不同的人、不同的器官的衰老差异。他们开发一个机器学习的人工智能算法——LASSO，以此分析了5676名成年人在生命周期中11个主要器官的老化情况，包括心脏、脂肪、肺、免疫系统、肾脏、肝脏、肌肉、胰腺、大脑、血管系统和肠道。

血浆蛋白可以模拟器官老化

研究团队评估了血液中数千种蛋白质的水平，确定其中近1000种蛋白质具体起源于哪一个单一器官，并将这些蛋白质的异常水平与相应器官的加速衰老、对疾病和死亡的易感性联系起来。最终，他们共发现了近900种这样的器官特异性蛋白质，出于可靠性的考虑，他们选定了其中858种。

对于选定的11个主要器官，研究团队提出了一个“年龄差距”的概念，即器官的实际年龄与基于该人工智能算法预测的生物年龄之间的差异。他们发现，虽然每个人体内的不同器官之间都有适度的衰老同步，但这个人的各个器官在衰老过程中基本上是各自独立的。

器官的生理年龄可以预测健康和疾病

其中，有18.4%的人至少有一个器官的衰老速度明显快于平均水平，这些人在未来15年内患上特定器官疾病的风险更高，其死亡风险增加15%-50%！此外，有1.7%的人表现出多器官的加速衰老，他们的死亡率是没有任何明显衰老器官的人的6.5倍！

不仅如此，该研究还表明，大脑和血管的加速衰老指标可以用于预测阿尔茨海默病的进展，该算法预测为大脑加速衰老的人在五年内出现认知能力下降的可能性是正常人的1.8倍。其预测准确性可以与磷酸化的tau蛋白（阿尔茨海默病的主要标志物）一样可靠，后者是当前阿尔茨海默症最好的血液诊断标志物。

大脑加速老化导致认知能力下降和阿尔兹海默症

此外，该算法还可以应用于多种慢性疾病的预测。例如，那些被预测为心脏加速衰老的人患心力衰竭的风险是正常人的2.5倍，极度衰老的肾脏评分与高血压和糖尿病的高发病率相关，极度衰老的心脏评分与心房颤动和心脏病发作之间也有很强的关联性。

Tony Wyss-Coray教授表示，在大多数情况下，实际生年龄并不与生理年龄保持一致。通过这个新方法，我们可以估计一个看起来健康的人的器官的实际生理年龄，发现那些正在加速衰老的器官，以此预测这个人患上该器官相关疾病的风险，从而在生病之前就对他进行预防治疗干预。

器官的加速衰老用于预测疾病和死亡风险

简而言之，根据这项研究，在50岁以上的、表面看起来健康的成年人中，大约五分之一的人至少有一个器官相比于同龄人更快老化。这项发表在Nature的研究开发的人工智能算法可以提前告诉我们，体内的哪些器官正在加速衰老，从而在临床症状出现之前指导治疗干预。这些器官特异性蛋白质也将为新型药物的研发开辟新的道路 。

据悉，研究团队已经创立了一家名为Teal Omics的生物技术公司，探索这项研究的商业转化。该公司旨在开发平台技术以加深我们对衰老的理解。公司的使命是通过开发新方法来测量、监测和治疗年龄相关疾病，重塑医疗保健。 通过对衰老的全新理解，借助先进的蛋白质组学、基因组学和人工智能，加速新型生物标志物和治疗方法的开发，以实现对年龄相关疾病的预防和精准治疗。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-023-06802-1