大卫·辛克莱创立消费级长寿公司:个性化定制长寿方案,可根据数据调整生活方式 |
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来源:生辉 2023-02-28 11:50
而对于衰老领域当前的一些研究进展,Sinclair 与相关业内人士自有考量。至少目前可以肯定的是,包括重编程等在内的抗衰老研究尚未在人类试验中获得验证,因此产业界与消费者均需要对新型的抗衰老疗法持谨慎 长期以来,科学界对于 长寿是否是由基因决定 这一问题始终争论不休,至今未能找到确定的答案。然而现在,部分研究者已经把目光聚焦在 健康寿命 这一命题,想要通过早期的干预措施和治疗等方式提升个体的健康寿命,从而抵抗衰老。 如果说 多吃蔬菜或增加睡眠将有助于延缓衰老 ,这类观点可能具有部分价值。然而值得思考的是,这些方式是否适用于每个人呢?现在,一家抗衰老初创企业将通过 AI 算法,将个人的健康状况与生活方式等统筹起来,为用户带来新颖的 长寿生活方式 。 2023年2 月 23 日,由哈佛大学抗衰老研究专家大卫 辛克莱(DavidSinclair)共同创立的消费级长寿公司Tally Health正式推出。 该公司基于 Sinclair 在小鼠模型中的多年研究建立起个性化的抗衰老技术平台。该平台不但能够评估受试者的生理年龄(biological age),而且可以根据评估结果提供个体化的干预方案,通过提高健康寿命从而 改变我们变老的方式 。2023年1月12日,David Sinclair实验室在国际顶尖学术期刊Cell上发表了题为:Loss of epigenetic information as a cause of mammalian aging的研究论文。
这项历时13年的研究证明了,表观遗传变化是导致哺乳动物衰老的主要原因,而恢复表观基因组的完整性可以逆转衰老的迹象。

早在 1974 年,德国老年病理学家Werner Ries指出,实现生理年龄(biological age)的准确预测对于老年医学而言非常重要,其相关指标能够在一定程度上反映出受试者实际上的生理功能和身体素质。
举例来看,同样都是八十岁的老人,有的人依然可以爬山,而有的人却已经步履蹒跚。这种宏观上的差异便是由于生理年龄不同造成的。研究人员对此指出,生理年龄能够展示出个体体内衰老的速度。与实际年龄相比,基于生理年龄指标可以更好地判断出个体未来的健康寿命与寿命期限等等。
半个多世纪以来,科学家通过各种方式来量化这个难以捉摸的指标。诸如健康测试结果、虚弱指数得分、物理和生化参数等等,都曾作为考察内容被吸纳入长寿领域的研究范畴之内。不过,上述早期的考察指标普遍基于观测、行为数据,由此建立的预测模型相关性普遍较差。自 21 世纪以来,随着基因组学与基因检测技术的快速发展,人们对于疾病与健康的认知逐渐深入,宏观病变与基因层面变化之间的联系愈加紧密。2013 年,来自加州大学洛杉矶分校的Steve Horvath教授发表开创性论文,其将来自于不同样本组织中的 353 类甲基化标记数据建立起数据模型,并将这种泛组织模型命名为 表观遗传时钟 。
在此之后,老龄化时钟研究方向进入了快速发展阶段。通过进一步拓展表观遗传数据与更新机器学习模型,研究者对于生理年龄的认知愈加准确并且进一步被细分至各个领域,其与各类疾病的生物相关性也在不同疾病人群中得到了证明。例如,阿尔茨海默病患者、帕金森病患者、骨关节炎患者和肥胖症患者人群等均已被报道存在衰老加速的现象。
在实现准确的生理年龄预测之后,如何能够减缓、甚至逆转衰老进程成为了科学家关注的新命题。可想而知,如果缺乏有效的治疗措施,那么对于病患本人而言确诊也显得毫无意义。不过幸运的是,研究者发现,动物的生理年龄不仅可以被测定,其甚至还可以被改变。近年来已有大量研究试图通过各类干预措施以逆转人类的生理年龄。其中,omega-3、NAD+ 补充剂、饮食调节以及睡眠质量等各个因素均引起了相关研究者的注意。

基于这些展示出巨大前景的研究成果,David Sinclair与创业伙伴Melanie Goldey一拍即合,共同创立了TallyHealth。自去年 4 月宣布 Beta 测试计划以来,该公司长期处于隐身模式,但截至目前,该公司已经积累了大约 270000 人的参与者名单,并且推出了一套全面的消费级长寿产品和服务。其中包括专有的生物年龄测试套件 TallyAge ,不仅如此,该公司还将根据测试结果提供个性化的见解和生活方式建议,以及日常长寿补充剂等。
TallyHealth 旨在改变人们对于衰老的看法, 该公司首席执行官Melanie Goldey表示, 衰老一直被认为是一件需要忍受的事情 一件不可避免的事情,而且在很多方面都是消极的,伴随着各种状况、疾病的发作。而现在,通过建立一家消费品公司,我们将试图把 Sinclair 实验室和整个长寿领域正在进行的创新科技带给人们。
据悉,TallyAge 背后的数据模型中共涉及约 850000 个 DNA 甲基化位点,并且已经在超过 8000 个样本的成人口腔组织 DNA 数据集上进行了训练。Melanie Goldey进一步介绍道, 这是当前最大的消费者成人口腔组织数据集。除此之外,研究者还通过多样化设计以确保该计算模型在广泛人群中具有适用性。比如测试者的年龄范围为 18 到 100 岁,男女比例约为 50/50,并且非白人人口超过 30%。需要强调的是,数据的质量非常重要,所以我们试图在算法的各个维度上消除该测试中可能存在的缺陷。
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