Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

113 0 0

文章摘要

科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据，确定了64个影响大脑衰老速度的基因，并指出了13种潜在的抗衰老药物。这项研究发表在《Science Advances》上，被认为是迄今为止规模最大的一次尝试，旨在确定影响器官衰退的遗传因素。研究团队首先将大脑年龄差距（BAG）作为大脑衰老的标志，通过分析29097名健康参与者的数据，训练了7个AI模型进行脑龄估计。其中，三维视觉Transformer（3D-ViT）模型在估计大脑年龄方面表现最优，被用于后续分析中测量BAG。

接下来，研究团队对31520名健康参与者进行了全基因组关联研究（GWAS），以确定与BAG相关的遗传变异。通过遗传相关性和孟德尔随机化方法，他们研究了BAG对18种脑部疾病和8个表型特征的因果关系。研究发现，BAG对智力有显著的因果影响。通过药物靶点孟德尔随机化、表达数量性状位点（eQTL）及蛋白质数量性状位点（pQTL）数据的共定位分析，研究确定了64个可药物治疗的基因。这些基因在生物学上的功能与一些特定的生物化学通路有关，包括程序性细胞死亡、血小板信号传导和聚集、细胞外基质组织、血管壁细胞表面相互作用和凋亡。其中，MAPT、TNFSF12、GZMB、SIRPB1、GNLY、NMB和C1RL这七个基因被认为是大脑衰老的强因果候选者。

此外，研究还进行了药物再利用分析，利用药物-基因相互作用数据库DGIdb，发现有466种药物具备抗衰潜力，这些药物针对的是64个已鉴定基因中的29个。进一步筛选发现，其中有29种药物显示出对延缓大脑衰老有潜在作用。这29种药物中，包括达沙替尼、双氯芬酸、地丹诺辛在内的20种药物的抗衰潜力已被前人研究所提及。目前，针对这20种药物中的13种，研究人员已经在抗衰老临床试验中进行了测试或正在测试。然而，由于多数研究参与者来自欧洲，这些发现是否适用于更多基因多样性的人群尚不明确。

总体而言，这项研究为理解大脑衰老的遗传基础提供了重要见解，并可能为研发新的抗衰老药物铺平道路。