Nature子刊:人类死亡年龄或可计算,压力越大衰老越快
时间:2021-12-20 14:01:34 热度:37.1℃ 作者:网络
随着社会的繁荣发展,人们扮演的角色越来越多,所承受的压力也与日俱增。面对亚健康人群数量的日增月盛,来自美国耶鲁大学精神病学系的Rajita Sinha团队采用科学量化指标,系统研究了压力与衰老之间的关系,并从给心理学层面给出压力调节的科学证据。
https://doi.org/10.1038/s41398-021-01735-7
近期,一篇题为Psychologicaland biological resilience modulates the effects of stress on epigenetic aging的文章发表在Nature子刊上。文章采用“表观遗传时钟”GrimAge加速度(GAA)来预测细胞衰老速度。耶鲁大学心理学系Elizabeth J. Lewis预测,GAA每增加一年,死亡相对风险就会增加约10%。相较于既往以白细胞端粒长度作为测量指标,GAA与细胞衰老具有更强的相关性。
压力、心理调节、细胞衰老之间的关系模型
面对压力,人的心理和生理环境都会发生变化。长期处于压力环境,会增加心脏代谢疾病、抑郁症、成瘾性疾病的患病风险。Rajita Sinha团队随机招募了444名18-50岁的中青年普通社区人群,采用累积逆境量表(CAI)评估受试者的累积压力。通过康奈尔医学指数(CMI)评估他们当前的健康状况指标。CAI拥有140个访谈项目,涉及生活事件与主观压力的方方面面。CMI罗列了195个访谈问答,全方位捕捉受试者的生理和心理健康状况。
受试者人口统计学和临床特征
越来越多的研究表明,不断累积的压力会通过加速细胞衰老速度来影响人体生理和心理健康,此次研究也证明了这个观点。CAI测量的累计压力值与GAA之间存在强烈的相关性。换句话说,压力越大,人的衰老速度越快。人体应激反应生理指标HOMA(胰岛素抵抗衡量标准)和低皮质醇/ACTH比值(肾上腺敏感性衡量标准)与GAA也有一定的相关性。
A:GAA与实际年龄显著相关;B:CAI越大,GAA越高
既然压力越大,人的衰老速度越快,那么细胞衰老速度会不会因为人们抗压能力增强而出现改观呢?研究人员通过情绪调节和自我控制能力来测试受试者的抗压能力强弱。受试者的情绪调节能力采用情绪调节能力量表(DERS)量化,DERS分数越高,表示情绪调节能力越低。自我控制能力采用自我控制调查简报(SCS-B)评估,SCS-B得分越高,表明自我控制水平越强。统计结果表明,情绪调节能力的增强,显著降低了表观遗传时钟的加速度。而自我控制能力的提升也会缓解压力与胰岛素抵抗之间的关系,进而降低细胞衰老速度。
情绪调节和自我控制使得CAI对GAA影响降低
Rajita Sinha团队将统计学在生命科学领域的应用发挥到极致,构建了人口统计学协变量(性别、种族、婚姻状况、教育程度、收入)、行为协变量(吸烟、酒精、BMI)、生理因素(HOMA、皮质醇/ACTH比值)、心理因素等与GAA(“表观遗传时钟”GrimAge加速度)的线性回归模型。通过这个统计学模型,研究人员计算了各种协变量对人体细胞衰老速度的影响,发现压力和情绪调节能力与GAA显著相关,将对GAA影响不大的皮质醇/ACTH比值从模型中剔除,各种变量的高低值取四分位数的75%与25%值。最终发现,在抗压能力差的人群中,高压力相较于低压力会使GAA增加半年,且不受各种协变量因素影响。而在压力调节能力很强的人群中,压力大小不能单独预测GAA变化。其他协变量对GAA的影响分别是:BMI(0.46年)、HOMA(0.25年)、吸烟(3.8年)、男性(1.2年),自控能力差(1年)和未婚(0.71年)。
线性回归模型中不同协变量对GAA的影响
这是一项神奇的研究,在理想的情况下,通过统计量表测量和线性回归模型计算,可以大体得出一个人加速衰老的年数,结合Elizabeth J. Lewis的推算,甚至能预测人类的死亡风险。Rajita Sinha团队首次确定了健康人群中累计压力值与细胞寿命之间的明确关系,证明压力在人体慢性病发病之前就已经开始加速细胞衰老。而一个人强大的情绪调节能力和自我控制能力可以完全对冲由累计压力所引发的细胞早衰。
从医学哲学角度来讲,Rajita Sinha团队巧妙地揭露了人体生物-心理-社会之间的平衡关系。来自社会生活环境的累积压力直接影响人的细胞生理机能,加速细胞衰老,通过提高代表心理弹性的情绪调节能力和自我控制力来中和社会环境对生理机能的影响,从而提高人体生存的软实力。这给未来医学科研工作者对人体的全面研究带来了全新思路。
参考资料:
[1]https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/02699931.2017.1310088?journalCode=pcem20 [2]https://www.nature.com/articles/s41398-021-01735-7 [3]https://dnamage.genetics.ucla.edu/new [4]https://baijiahao.baidu.com/s?id=1696375786566401392&wfr=spider&for=pc [5]https://www.nature.com/articles/s41398-021-01302-0