斯坦福大学的研究人员在一项新研究中，分析了为什么有的人显老而有的人显年青。这项新研究结果的科研论文发表在最近顶级的《自然医学》上。
每个人随着岁月的流逝，身体的各种指标会发生变化，比如甘油三酸酯、胆固醇和血压指标的升高，而视力、听力、味觉和嗅觉、关节柔韧性、肌肉质量和骨密度等指标的下降。深入到细胞水平上，随着DNA的出错累积，染色体尖端逐渐减弱等。
随着身体的老化，人体会发生分子水平上的变化。研究人员对29岁至75岁的位健康个体，进行了横向与纵向和深度多组学研究分析。
多组学（英文：Multiomics），或称综合组学，是一种新型的生物医学领域，其中数据集是“多组”（omes），例如基因组（genome）、蛋白质组（proteome）、转录组（transcriptome）、表观基因组（epigenome）、代谢组（metabolome）和微生物组（microbiome）等。
用通俗的话来讲，多组医学有点如中国的中医，分析的立脚点是整体一致性的医学观点。不同的是，中医偏向于定性分析，多组学偏向于在分子级别水平上的定量精准分析。
换句话说，多组学技术通过使用以一致性的方式研究生命。通过这些“多组”结合，科学家可以分析复杂的生物大数据，以找到生物实体之间的新颖关联，精确定位相关生物标志，并建立疾病和生理学的详尽标志物。在这种情况下，多组学整合了各种数据，以找到一致匹配的基因表型与环境的关系或关联。
研究人员横向分析了不同类型的“多组学”测量值，包括转录本、蛋白质、代谢产物、细胞因子、微生物和临床实验室值等与年龄之间的关系。确定了与年龄相关的已知新标记，以及与胰岛素敏感的个体相比，胰岛素抵抗中衰老的独特分子模式。
在纵向分析中，研究人员确定了个人衰老标记，其水平在2至3年的时间段内所发生了变化。此外，研究人员根据给定个体随时间变化的分子途径类型，定义了不同个体的不同类型的衰老模式，从而可以提供对个人衰老的分子评估，反映出个人生活方式和病史，这可能最终可用于监测和干预衰老过程。
在实际生活中，我们自己或他人往往不需要专门的测量仪，来对一个人的健康及衰老程度予以测量，一面镜子就可以了：出了多少皱纹、头发灰白如何或头发脱落如何等。
斯坦福大学医学院遗传学教授、遗传学主任、多组学奠基人之一、迈克尔·斯奈德（MichaelSnyder）说，“我们希望比通常的人们更进一步了解衰老，希望深入地了解个人随着年龄增长会发生什么？“
衡量一个人的实用衰老程度是一新型的衰老生物标志（英文：Ageotypes），指“生物年龄”，这可能与真实的年龄不同，它通过生物标记数据的集合来体现。一个人可能一头白发但精神焕发；一个人可能一头黑发但有气无力。生物老年病学家一直在努力寻找和验证衰老的真实生物标志。
大数据分析的发展使开发新类型的“老化时钟”成为可能。如以表观遗传标记作为衰老生物标志，可以准确预测人的年龄与预测死亡率。表观遗传标记（Epigeneticmarks），如组蛋白丢失（Lossofhistones）、组蛋白变体（Histonevariants）、组蛋白修改（Histonemodifications）、DNA甲基化（DNAmethylation）等。
新型的可穿戴设备和紧凑型传感器的应用，为收集和存储个人数字化活动记录提供良好机会。现代深度机器学习技术可从大数据分析中详细预测和验证数字生物标志。
四种“明显的衰老模式”是：免疫途径、新陈代谢和炎症、肝功能障碍、肾功能不全。这种新的衰老观点是研究小组纵向追踪生物随时间变化的一部分。
他们的研究策略包括：标准的临床检查，例如全血细胞计数和血脂检查，以预防心血管疾病；“多组学大数据”，如外显子组测序、基因组、转录组、蛋白质组、代谢组、免疫组、微生物组和相互作用组分析等；可穿戴设备的健身和生理测量；连续葡萄糖监测，以及身体活动、压力和饮食调查。结果就是研究人员所说的“基于分子手段的疾病新分类法”。
研究人员在研究的两年中仔细检查了43位年龄在34至68岁之间的健康男性和女性的“分子衰老”，每人评估了五次或更多次。尽管参与者的数量较少，但研究对象共同产生了一组相当大的数据。次访问，对参与者进行了10,个基因表达的探查，种血浆蛋白，种代谢产物，51种临床标志物和62种细胞因子，通过拭子和粪便样本评估了在其鼻腔和结肠中驻留的6,种微生物分析。
研究人员将所有数据分解为来自不同“基因组”的个分子，这些分子在研究的两年中随着年龄的增长显示出不同的水平和趋势。这进一步归结为87个重要分子，这些分子在衰老的人类生理学机理背后的84条重要途径中起作用。
斯奈德说：“我们的研究通过分析广泛的分子并从每个参与者的不同年龄中抽取了多个样本，从而更全面地了解自身的年龄。“我们能够清楚地看到个体在分子水平上如何经历衰老的模式，并且存在很大的差异。”衰老生物标志可以解释为什么很难从一个人的外貌来分辨某人的真实年龄。一个人在60岁时可以看起来50岁或70岁。
斯奈德本人参加了自己的这项调查研究。他是该研究小组最初的“大数据”研究中的第一名被研究者，该研究曾于年在《细胞》进行过报道，该研究使用多基因组分析对进行了14个月的监测。
斯奈德总结说，“衰老生物标志不仅仅是标签，它可以帮助个人将健康风险因素归零，并找到最有可能遇到问题所在。最重要的是，研究表明，有可能改变年纪变好的方式。我们已经开始在了解这种方式是如何发生的。我们将需要对于更多的参与者和更多的测量手段，以使研究更加充实。”
最后，我们用最通俗的语言小结一下：有的人为什么显老而有的显年轻，其基因组发挥着重要的作用。基因的变异，从好的方面变异可以使人体质变好、变得显年轻；反过来，如果是将基因从坏的方面变异，甚至可成为基因病毒大面积传染而致人于死地，如当前的新冠状病毒。
参考：SaraAhadietal.Personalagingmarkersandageotypesrevealedbydeeplongitudinalprofiling.NatureMedicine()
