长寿的奥秘在哪里？这些研究给你答案!

本文中，小编整理了多篇重要研究成果，共同解读机体长寿的奥秘，分享给大家！

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【1】

doi：10.1001/jamacardio.2019.6192

哈佛大学医学院教学医院布莱根与妇女医院（BHM）的研究人员进行了一项新的研究，将一项具有里程碑意义的血压控制试验的结果转化为大众更容易理解和更容易与患者沟通的术语。当2015年收缩压干预试验(SPRINT)的数据发布时，医学界对以下消息反应热烈：降低血压低到低于正常目标可以使心血管高危成人的总体死亡率降低27%。虽然这些研究结果正在被整合到临床实践中，但解释它们的含义以及它们为什么对患者重要可能颇具挑战性。BHM的研究人员描述了积极降低血压水平如何延长一个人的寿命。他们报告说，血压目标低于120毫米汞柱，而不是标准的140毫米汞柱，会使一个人的寿命增加6个月到3年，这取决于他们开始强化血压控制时的年龄。研究结果发表在JAMA Cardiology上。

研究者表示，当医生讨论优化血压时，患者常常想知道他们可能预期的强化血压控制有什么好处，这就是我们工作的灵感所在：我们把数据重新组织起来，把结果放在对病人最有意义的地方；文章中，研究者使用基于年龄的方法进行分析，这些方法经常用于其他领域--例如，当预测一种新的癌症药物的长期生存益处时--但在心血管疾病的研究中还没有得到广泛应用。

【2】

doi：10.1016/j.celrep.2019.06.078

近日，一项刊登在国际杂志Cell Reports上的研究报告中，来自中国南京大学等机构的科学家们通过研究发现了一种负责长寿的协同细胞通路，其或能将线虫的寿命延长5倍，线虫是一种用作衰老研究的动物模型。研究者表示，寿命的增加相当于人类能存活400或500年；文章中，研究人员发现了驱动秀丽隐杆线虫衰老的两大主要的通路，该线虫是衰老研究的流行模型，因为其与人类有许多相同的基因，而且其寿命仅有3-4周，这就能使得科学家们快速评估和环境干预对延长健康寿命的影响效应。

由于这些通路是保守的，这意味着其能够通过进化传递给人类，同时其也一直是科学家们深入研究的重点，目前研究人员正在通过研究来改变这些通路从而旨在开发多种能延长机体寿命的药物，协同效应的发现也能为开发新型抗衰老疗法开启一扇大门。这项研究中，研究人员利用了一种双突变线虫进行研究，即其胰岛素信号（IIS）和TOR信号通路都被改变了，因为IIS通路的改变会导致寿命100%的增加，TOR信号通路的改变会增加30%的寿命，理论上来讲，双突变线虫就会增加130%的寿命，但实际上其寿命增加了500%。

【3】就可显著延长寿命，抗击衰老

doi：10.1038/s41467-019-12664-x

是位于真核生物染色体末端的核蛋白结构。它们由串联重复的TTAGGG DNA序列组成，这种序列被称为shelterin的六蛋白复合物所结合。端粒对于DNA修复活性和保护染色体末端免受DNA降解至关重要，它们在染色体稳定性中起着重要作用。由于所谓的“末端复制问题（end replication problem）”，端粒随着细胞的每一次分裂而缩短。为此，在一项新的研究中，Blasco团队百分百地利用具有超长端粒的ESC培育出嵌合体小鼠，即超长端粒小鼠（hyper-long telomere mice），随后在它们的整个生命周期中对它们进行了跟踪。相关研究结果近期发表在Nature Communications期刊上。

这些研究人员发现这些由具有超长端粒的ESC培育出的小鼠在较大年龄时具有比正常情形下更长的端粒，而且未显示出任何病理异常。相应地，与具有正常端粒长度的对照小鼠相比，在超长端粒小鼠中，随着年龄的增长，呈现出整体DNA损伤以及端粒缩短诱导的DNA损伤的细胞数量显著减少。同样，在超长端粒小鼠中，衰老标志物p21的水平下降了。

【4】

doi：10.1038/s41586-019-1647-8

在一项针对线虫、小鼠和人类的研究中，来自美国哈佛医学院的研究人员发现在整个动物界中，衰老会带来更多的神经活动，而当这种自然增加受到限制时，个体的寿命可能就会变得更长。他们着重介绍了一种保守性的称为REST的转录因子，它可能是调节这种年龄相关的神经活动的关键，相关研究结果发表在Nature期刊上。

随着人们的年龄增长，大脑中的基因表达方式会以非随机的方式发生变化，从而使得年轻人和老年人可通过其转录特征来加以区分。当然，所有老年人都不一样，有些人健康，有些则不那么健康。Yankner及其同事们对某些表达特征是否与这种差异相关感兴趣。这些研究人员并没有根据健康、寿命或其他任何参数将老年人分为特定的人群，而是让数据来帮助他们。他们获得来自数百名已故的老年受试者的额叶皮层的RNA，并通过一种称为“无监督的分层聚类（unsupervised hierarchical clustering）”的计算过程进行RNA测序读取。在这种计算过程中，计算机迭代地确定谁与谁最接近。他说，结果就是这些RNA转录本数据“自发地分成年龄小于80岁的人和年龄大于85或90岁的人，而且这种分配可在三个不同的队列中观察到，因而具有良好的重复性。”