衰老、生物学与探寻长寿的真正驱动因素
衰老、生物学与探寻长寿的真正驱动因素
随着人口老龄化的加剧，人类对衰老和长寿的探索从未停止。生物老年学和比较基因组学领域的领军专家若昂·佩德罗·德·马加良斯博士，通过研究不同物种的长寿机制，为我们揭示了衰老背后的科学奥秘。
德·马加良斯博士是生物老年学和比较基因组学领域的领军专家，他处于探索长寿和健康寿命的生物学决定因素研究的前沿。他的工作在区分衰老的驱动因素和伴随因素方面做出了重大贡献，这对于开发有效的长寿干预措施至关重要。
在2025年全球健康寿命峰会（GHS2025）上，德·马加良斯博士参加了关于比较生物学的小组讨论，这是一个利用长寿物种的见解来确定可用于延长人类健康寿命的机制的领域。该小组讨论的主题为比较生物学——它能解锁什么？，探讨了研究不同物种如何揭示保守的衰老机制，挑战源自传统模式生物的现有假设，并改进转化研究。重点在于确定可成药靶点和完善人类与动物的年龄等效关系，讨论强调了跨物种分析如何为治疗策略提供信息。德·马加良斯博士强调了长寿进化的重要性，并利用进化基因组学试图理解人类为何能活到现在的年龄。
衰老的驱动因素与偶然因素
德·马加良斯博士强调了区分衰老的因果因素和偶然因素的重要性，主张加大对基础衰老研究的投入。他认为，我们需要更好地理解人类衰老的驱动因素是什么，我们仍然不知道我们为什么会衰老，衰老的因果机制是什么。他认为这是该领域的一个很大的限制，所以我们需要更加关注和投入，以增进我们对衰老过程的基本了解。
表观遗传时钟与程序性衰老
2024年，德·马加良斯博士在《自然遗传学》上发表了一篇论文，讨论了区分衰老的驱动机制和乘客机制。他解释说，确定人类衰老的真正驱动因素是我们必须应对的挑战。他认为，衰老过程源于生命早期启动的程序性机制。这意味着，为了延缓衰老，我们得改变自身的生物学特性，而不只是去防止某些形式的分子损伤，比如氧化损伤。
机器学习在长寿研究中的应用
在伯明翰大学，德·马加良斯的实验室一直利用机器学习来预测能延长小鼠寿命的化合物。他告诉我们，他和他的团队根据机器学习的预测已经确定了几种有希望的长寿化合物，其中一些他们已经通过实验验证，并表明它们在动物模型中延长了寿命。
利美尼定的研究
利美尼定能显著延长蠕虫的寿命的研究结果表明，”他说。“因此，我们对在哺乳动物模型（如小鼠）中研究这种化合物非常感兴趣，并期望能进行一项小型临床试验来测定其益处。他补充道，鉴于利美尼定已在临床上用于治疗高血压，他的实验室期望开展一项小型临床试验，以测定其除治疗高血压外，是否对人类还有更广泛的健康益处。“最近，我们利用人类和小鼠的数据确定了另一组抗衰老化合物，我们很愿意对其进行实验测试，并愿意开展合作。”
计算生物学与基因组学的未来
德马加良斯告诉我们，研究已经在运用这些方法，而且它们的重要性和影响在未来还将持续增长。