如何量化衰老程度？表觀基因時鐘 Epigenetic clock可以表現細胞真實年齡？【抗衰技術解構】
出生日期可以計算你的年齡，但怎樣計算你身體裡細胞的真實年齡或者真實的老化程度呢？今天我要和大家介紹一個表觀基因時鐘（Epigenetic clock），這是一個抗衰老科學研究非常重要的工具，利用細胞遺傳基因上的資料量度我們身體細胞的老化程度，即是你身體細胞的真實年齡。
如何量化衰老程度？爲什麽要知道細胞真實年齡？
人體衰老最關鍵的原因是隨著歲月過去，細胞當中的表觀遺傳基因資料出現破損，影響細胞準確讀取DNA遺傳基因序列上的訊息，慢慢導致細胞偏離原本的角色和功能，於是身體出現老化。坊間有林林種種的抗衰老產品或服務，大家最近經常聽到的應該是NMN和白藜蘆醇，亦有不少的商品或者美容療程聲稱可以幫助你對抗衰老，逆轉年齡。但大家心裡都可能有一個問題，就是當我們說一種營養補充品、一種藥物又或者一個治療可以對抗衰老、逆轉年齡，其實怎樣才可以客觀量度到它真實的效果呢？如果只是觀察它的外貌，又或者活動機能好像提升了，那就是說我們已經延緩衰老甚至變得年輕呢？似乎真的有些牽強。站在科學研究的角度，就更加難以接受。
表觀基因時鐘 Epigenetic clock
我們在這篇文章專門解釋一個遺傳基因工程學上，用作量度細胞表觀遺傳基因老化程度的關鍵工具。這個就是表觀基因時鐘Epigenetic clock，亦有人稱作 Horvath’s Clock。Dr. Steve Horwath 是德國出生的美國籍科學家，在美國哈佛大學獲得了他的博士學位，然後開始在美國加州 UCLA 從事人體基因和衰老的科學研究。2013年，Steve Horwath 教授在著名的醫學期刊《基因組生物學》裡面發表了研究報告。他利用人工智能技術從數萬個人體細胞組織樣本當中找到了衰老過程當中 DNA 甲基化的規律，開發了一種分析測量生理年齡的工具——表觀基因時鐘，被譽為逆齡科學研究領域有史以來最偉大的發現之一。
表觀基因時鐘的基本原理——分析甲基化情況
在細胞核裏面的染色體上，載著 DNA、脫氧核糖核酸，就是遺傳基因序列。在某些特定位置，會出現化學組件，其中最常見的就是甲基（Methyl Group） —— 一個由一個碳原子和三個氫原子組成的很簡單的化學結構（CH3）。這些化學組件控制了遺傳基因在細胞裏面是否表達，一個開關（ON/OFF）的機制。大家可能覺得這些化學知識比較複雜，簡單來說，甲基被稱為表觀遺傳基因的標記。這些甲基化的標記的作用就是告訴細胞你應該做什麼、不要做什麼。例如，某個特定的甲基化標記排列模式（Methylation Pattern）告訴細胞你應該是一個神經細胞，另一個特定的標記排列將細胞變成皮膚細胞。假設我們完全沒有了這些甲基化的標記，細胞就不知道自己應該扮演什麼角色，它會失去原來的身份。如果甲基化標記排列模式隨著細胞衰老出現破損，細胞的功能也會出現偏差，甚至失去原本的角色。這些細胞沒辦法繼續原本的角色和功能，很多時候未必馬上死，繼續存在在身體裏面，甚至引發一些炎症和其他不良反應。這些都是我們常見的衰老現象。
Dr. Horvath 發現基因上甲基化的標記排列會隨著年齡出現一個特定的變化。然而，人類身體細胞裏面有46條染色體，大約包含著120億個 DNA 脫氧核糖核酸，組成大約25000個基因組。要在這麼龐大的 DNA 序列裏面檢測和分析甲基化和基因表達的情況，就需要依賴人工智能技術和特定的演算法。Dr. Horvath 成功確認這些標記的變化規律，也就是說隨著細胞衰老，這些標記是怎樣變化的。
用口水或血液樣本 就可以分析到甲基化的狀態
Dr. Horvath 利用口水或血液樣本，就可以分析到細胞 DNA 序列甲基化的狀態。如果我們將原始胚胎細胞的 DNA 表冠遺傳基因序列設定為0歲，就可以準確知道細胞的生物年齡，或者說細胞的衰老年齡。利用細胞年齡和出生年齡作比較，理論上幾乎可以預計一個人大約在什麼時候會自然死亡。當然，透過改變你的生活模式、服用營養補充品等，你是可以改變這個預測的。對於抗衰老的科學研究，利用表冠遺傳基因時鐘，我們可以客觀量度某個營養補充品或某個特定的療程抗衰老的效用。例如，你用了 NMN 或者白藜蘆醇一段時間後，又或者你開始了間歇性斷食或高壓氧治療之後一段時間，我們可以比較你的表冠遺傳基因時鐘有什麼變化。在實驗室研究怎樣重置基因時鐘，例如透過改變 Yamanaka Factor （OSK） 去逆轉細胞年齡，我們都需要一個客觀、有效、可靠的工具去量度細胞表冠基因序列、細胞老化的程度。
表觀基因時鐘是我們第一次擁有這樣的工具，明確地告訴我們是不是正在延緩衰老，還是反過來，我們是在加速衰老過程呢？過去兩年，在美國和歐洲少數的醫療化驗所已經開始提供類似的檢測，量度身體細胞的基因年齡。可惜，專業和可靠的表冠基因時鐘檢測今日仍然是相當昂貴的。不過，隨著 AI 人工智能的急速發展，類似的檢測應該很快就變得普及，大家可以拭目以待。
