从秦始皇的炼丹嗑药，到中世纪风靡一时的炼金术，再到被称为“不死药”的NMN[1]（β-烟酰胺单核苷酸）现世，以及21世纪最魔幻的“黑科技”——换血续命疗法[2]（注：此方法疗效未经验证），如此种种，几千年来，尽管人类追求永生的征途中乱象横生，但我们从未停止对抗衰老的脚步。
所谓知己知彼，百战不殆。要想对抗衰老，我们首先要知道人类为何而衰老。自20世纪初现代遗传学出现以来，许多研究人员期望能够将许多复杂的生物现象归因于单个基因[3]。虽然有些疾病，如血友病，确实是由单基因突变引起的，但研究单基因的狭隘方法并不能解释衰老中发生的无数复杂的变化。那么，我们能否以一种全局性、系统性的视角来揭开衰老的面纱呢？
近日，来自西北大学的Luis A.N. Amaral团队在Nature Aging发表了一项重要研究[3]，该研究揭示了前所未知的简洁且普遍适用的衰老机制，即，由长度相关的转录组失衡（length-associated transcriptome imbalance）驱动衰老。
该研究发现，所有的细胞都必须平衡长基因和短基因的活性，长基因与较长的寿命有关，短基因与较短的寿命有关，然而一些短基因也可能以牺牲最终寿命为代价，帮助个体抵抗恶劣生存条件，为生存带来短期优势；其次，衰老基因可以通过改变其长度来改变自身活性；此外，衰老总是伴随着基因朝着短基因活性状态发生转变，这会使细胞中基因活性变得失衡，进而导致从细胞到组织器官终至人体的衰老。
值得惊叹的是，这一发现在不同的组织和不同的动物中是一致的，也就是说，这一相对简单的原理几乎可以普遍解释动物衰老时基因活动的所有变化！那么这项被Amaral教授称赞“elegent”[4]的研究理论是如何被发现的呢？让我们来一探究竟。
之后作者通过机器学习的方法识别了小鼠体内随年龄而发生差异表达的蛋白质编码基因相关的2236个分子特征，这些特征中310个对应于转录因子结合位点，1912个对应于预测的miRNA结合位点，其他14个特征与基因或转录本的结构特性相关，如外显子的数量、鸟嘌呤胞嘧啶（GC）含量、染色体数量以及基因和成熟转录本的长度。
此外，作者还发现这些分子特征中，与随年龄而发生差异表达的蛋白质编码基因相关性最强的是成熟转录本的平均长度，其次是转录因子的数量，基因的长度和编码序列的平均长度。
分析结果表明，全基因组水平上年龄依赖的转录变化超出了差异表达的个体基因年龄依赖的转录变化。将9个月大的动物组织与4个月大的动物组织的转录组进行比较时，17个组织中有10个已经显示出具有统计学意义的负相关性（P < 0.01），即17个组织中有10个组织的转录本长度随年龄增长而减少。
然后，作者分析Kimmel的文章中发表的单细胞转录组数据，并发现这种长度相关的转录组失衡存在于不同细胞类型中。之后进一步探讨比较了同一个组织中不同细胞类型的长度相关失衡的程度是否不同，但遗憾的是，该部分的研究结论并不明晰，作者认为要么不同组织之间的长度相关的转录组失衡差异很少，要么目前没有足够的分析能力来可靠地检测这些差异。
为了确定与长度相关的转录组失衡是否也发生在人类衰老的过程中，作者接下来重新分析了来自“基因型-组织表达研究联盟”（Genotype-Tissue Expression Consortium）的从人类死亡时的组织中收集的数据，对人体组织的数据分析再次显示了与长度相关的转录组失衡，并且分析结果也与一项关于人类海马体的独立研究[7]的结果相一致，即，长基因的转录本随着年龄的增长而相对减少。
之后，作者想知道衰老过程中发生的长度相关的转录组失衡是否能够在抗衰老的干预措施中得到响应，因此，选择了11种抗衰老方式对小鼠进行干预治疗，之后对体内的转录组失衡状况进行分析。研究结果表明，小鼠在经过雷帕霉素、白藜芦醇等7种抗衰老措施干预后，长基因转录本的表达提高了一倍，即经过抗衰老措施干预后长基因转录本随年龄增长而相对减少的状况得到明显改善。
对于本项研究发现，复杂系统研究方面的专家Amaral评论道，就像一个服务员端着一个大托盘，盘子里的大物件和小物件都要平衡，如果托盘里的物件不平衡，那么服务员就需要付出额外的努力来对抗这种不平衡，生物体也是如此。如果短基因和长基因活动的平衡状态在生物体内被打破，远离平衡，那么，便需要机体付出更多努力来拨乱反正，以维持体内稳态平衡。年轻的时候，我们的细胞有充足的资本来抵抗导致基因活性不平衡的扰动。但随着年龄的增长，细胞内用以对抗不平衡的资源逐渐耗竭，大量的基因远离平衡，衰老也就随之而来。
参考资料：
[1] Gomes, Ana P et al. “Declining NAD(+) induces a pseudohypoxic state disrupting nuclear-mitochondrial communication during aging.” Cell vol. 155,7 (2013): 1624-38. doi:10.1016/j.cell.2013.11.037
[2] Conboy, I., Conboy, M., Wagers, A. et al. Rejuvenation of aged progenitor cells by exposure to a young systemic environment. Nature 433, 760–764 (2005). https://doi.org/10.1038/nature03260
[3] Northwestern University. “Aging is driven by unbalanced genes: Newly uncovered mechanism holds true across a variety of animals, including humans.” ScienceDaily. ScienceDaily, 9 December 2022.
[4] Stoeger, T., Grant, R.A., McQuattie-Pimentel, A.C. et al. Aging is associated with a systemic length-associated transcriptome imbalance. Nat Aging (2022). https://doi.org/10.1038/s43587-022-00317-6
[5] Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: machine learning in Python. J. Mach. Learn. Res. 12, 2825–2830 (2011).
[6] Cellerino, A. & Ori, A. What have we learned on aging from omics studies? Semin. Cell Dev. Biol. 70, 177–189 (2017).
[7] Vermeij, W. P. et al. Restricted diet delays accelerated ageing and genomic stress in DNA-repair-deficient mice. Nature 537, 427–431 (2016).
文章来源：奇点网
