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Science头条:长寿的基因秘密

来自美国波士顿大学公共健康学院,意大利生物技术学院等处的研究人员通过检测超过1000名的百岁或百岁以上的老人以及相同数目的作为对照的人的基因组,发现了一系列的与一般人群相比特别常见的遗传学特征。这些发现提出了也许在某**人们可以预先知道他们是否有可能活到非常老的年龄的可能性。这一研究成果公布在Science杂志上。

领导这一研究的是波士顿大学医学院医学和老年病学Thomas T.Perls博士,他是新英格兰百岁老人研究中心的主任,著有《活到100岁:教任何年纪的你达到寿命极限》。

 

 

参与这项研究的波士顿大学医学院新英格兰地区百岁老人研究项目收集有数千名百岁老人和数百个长寿家庭的数据,据信是世界*大、数据*全的同类研究项目。百岁老人是医学、生命科学等领域宝贵的研究对象,因为他们可以帮助医生深入了解与年龄有关的**,如癌症、心脏病、痴呆等在老年人身上如何演进。

在这篇文章中,研究人员对超过1000名的百岁或百岁以上的老人以及相同数目的作为对照的人的基因组进行了检测。他们找到了在百岁或以上的老人与随机选择的个人之间有着*大差异的多个基因标志。因为人要活到非常老的年龄一定会有多个基因的参与,之后研究人员根据150个基因标志研发出了一个可计算一个人达到异常高寿概率的模型。应用这一模型,研究人员可以预测某人是否可以活到百岁或以上,而且**性达77%。

这些基因标志即单核苷酸多态性(SNPs),研究人员发现这些百岁老人身上存在的150种基因变异体,年龄高出人均寿命许多的老人身上通常可以发现这些基因变异体。

研究人员还在90%的研究对象身上发现总共19个不同的“格外长寿”基因标签。他们发现,研究对象中*长寿人群,即年龄不低于110岁的老人中,45%老人所含基因标签显示他们“拥有*高比例的长寿相关基因变异体”。

除此之外,研究人员还将基因预测分解成为与超过100岁的不同寿限相关及与不同模式的与年龄有关**(诸如痴呆症、高血压和心血管**等)相关的19个特征组。未来对这些基因特征的研究可使人们了解特异的、不同模式的健康衰老,而且它们*终可能会有助于个体化医学及量身打造的**预防和**策略。

这些发现提出了也许在某**人们可以预先知道他们是否有可能活到非常老的年龄的可能性,尽管生活方式的选择以及环境因子也是非常重要的因素。这些结果同时也为人们研究多种基因影响我们如何衰老的方式打下了某些重要的基础。

像是这种长寿家族的调查其实不少见,近期由来自美国和丹麦的科学家组成研究团队就主持了一项长寿家族的研究调查,主要致力于寻找各种与长寿有关的基因、环境以及行为因素。

他们对高龄老人辈出的家族进行系统的调查和分析,显然对研究有利于长寿的基因很有帮助。当然,这种家族性的长寿并不一定就是由遗传所致,家族中许多行为和传统都有可能对延长寿命产生重要的影响。

目前,寿命的延长使得美国65岁以上的老年人口猛增,但研究人员*感兴趣的是80岁以上的老人,特别是那些19世纪晚期出生的百岁老人,他们亲历过1918年的流感大流行,见证过经济大萧条和两次世界大战,目睹了妇女选举权运动和人类登月壮举,如今,他们依然硬朗地笑看世界风云。

迄今为止,已有840个长寿家族及其后代参与了美国长寿家庭研究计划。其中4800位老人参与该计划时的年龄至少达到了79岁。所有研究对象都愉快地接受了深度访谈,讲述自己的家族历史,并提供了血液和DNA样本。



原文摘要:

Genetic Signatures of Exceptional Longevity in Humans

Healthy aging is thought to reflect the combined influence ofenvironmental factors (lifestyle choices) and genetic factors. Toexplore the genetic contribution, we undertook a genome-wideassociation study of exceptional longevity (EL) in 1055centenarians and 1267 controls. Using these data, we built agenetic model that includes 150 single-nucleotide polymorphisms(SNPs) and found that it could predict EL with 77% accuracy in anindependent set of centenarians and controls. Further in silicoanalysis revealed that 90% of centenarians can be grouped into 19clusters characterized by different combinations of SNPgenotypes—or genetic signatures—of varying predictive value. Thedifferent signatures, which attest to the genetic complexity of EL,correlated with differences in the prevalence and age of onset ofage-associated diseases (e.g., dementia, hypertension, andcardiovascular disease) and may help dissect this complex phenotypeinto subphenotypes of healthy aging.