KLK6

村上春树曾说：“我一直以为人是慢慢变老的，其实不是，人是一瞬间变老的。”生活中，我们或许也有过类似的瞬间，突然感到岁月的重量扑面而来。 比如，有一天你站在镜子前，发现眼角悄悄爬上了几道皱纹；又或是在和孩子聊天时，孩子一句“你的故事像历史书里的内容”让你恍然惊觉，自己和青春的距离已经那么远了；爬楼梯时，你开始感到气喘吁吁，不得不扶着栏杆稍作休息；在老同学聚会上，熟悉的面孔变得陌生，谈话内容从梦想和未来变成了退休计划和健康问题。这些平凡却突兀的时刻，像一面面镜子，反射出我们无法忽视的事实——青春已然走远。 这种让人猝不及防的“瞬间变老”，学界称之为“断崖式衰老”。其实，衰老的过程不仅体现在外貌和体力的变化上，大脑的衰老同样关键。最近发表在Nature Aging上的一项研究深入探讨了大脑衰老的过程，揭示了三个关键年龄节点：57岁、70岁和78岁。这些节点分别对应代谢调节、神经元发育，以及JAK-STAT信号通路。 此外，研究发现了13种与大脑衰老密切相关的蛋白，其中Brevican（BCAN）最为突出，它不仅可能成为预测大脑衰老的潜在生物标志物，还具有药物开发的潜在价值。 研究还指出，大脑衰老并非一个平稳的过程，而是分阶段发生的。不同阶段涉及独特的生物学机制，而70岁是一个特别关键的时刻——这一阶段，大脑神经退行性疾病的风险显著增加。 10.1038/s43587-024-00753-6 “衰老蛋白”与“年轻蛋白”的识别 全球正迎来一场前所未有的“银发浪潮”。根据预测，到2050年，全球65岁及以上的老年人口将突破15亿大关！这意味着，每十个人中，就会有两位步入老年。随着年龄的增长，大脑就像一台运转多年的精密机器，逐渐面临“零件老化”和“功能退化”的困境，大脑衰老已经成为老龄化社会中最为突出的难题之一。那么，我们该如何面对这个日益严峻的挑战呢？ 为了准确地评估大脑的衰老状况，在这项研究中，研究者们开发了一种“多模态大脑年龄模型”。简单来说，这个模型能够根据脑影像数据预测出 “大脑年龄”，并通过与实际年龄的对比，计算出一个“大脑年龄差”（BAG）。 随后，他们从脑影像中提取了1,705项数据指标（也称IDP），这些指标涉及脑结构、体积、皮层厚度等，全面反映了大脑的生理状态和功能变化。最终共筛选出10,949名健康个体，作为研究对象。 基于多模态脑成像指标（IDPs）对大脑年龄预测的效果验证 值得关注的是，大脑衰老的研究也正在进入分子层面的精细探索。研究人员进一步结合蛋白质组学，探索血浆蛋白水平变化与BAG的关联。 在通过血浆样本分析了4,696名参与者中2,922种蛋白质的水平变化后，研究人员发现了13种与BAG显著相关的血浆蛋白。这些蛋白各有不同的“角色”：其中8种（如GDF15、FGF21、TIMP4、PLA2G15、GFAP、ADGRG1、LGAL4S和CHI3L1）与更大的BAG相关，意味着它们的高水平可能暗示更老化的大脑状态； 而另外5种（如BCAN、KLK6、CEACAM16、WFIKKN1和ADAM22）则与更小的BAG相关，暗示它们可能有助于保持大脑的“年轻活力”。进一步的验证研究确认了其中6种蛋白（LGALS4、ADGRG1、GDF15、BCAN、KLK6和TIMP4）在不同数据集中表现出一致性，说明所识别的蛋白与大脑衰老的关联具有高度可信度。 b: 血浆蛋白与BAG的关联程度；c：13种显著蛋白在发现集和验证集中的表现 那么，这些蛋白在大脑衰老中的“角色”有什么不同呢？研究团队发现，这些与大脑衰老密切相关的“正相关蛋白”（比如GDF15）更像是“衰老信号灯”，它们的数量增加往往与大脑退化的状态有关，比如应对压力的能力变差、组织退化加速等。而与脑年轻状态相关的“负相关蛋白”（比如BCAN）则像是“修复工程师”，它们的主要任务是帮助神经细胞修复、促进神经突起的再生。 另外，这些蛋白的“工作地点”也有所不同。“正相关蛋白”更活跃在细胞外基质和腔体中，这些地方可能更容易反映脑组织的老化痕迹。而“负相关蛋白”主要集中在突触，这个区域是神经元之间的“通讯枢纽”。因此，当突触功能受到影响时，大脑衰老的表现就会更加明显。 蛋白质功能富集分析 守护者还是破坏者？BAG相关蛋白对脑健康的“双面”角色 BAG相关蛋白在脑健康领域可谓“神秘多面手”，有些是大脑的“守护者”，而另一些则像“破坏者”。 具体来说，BCAN蛋白简直是大脑的“守护者”，它显著降低了多种脑部疾病的风险。例如，BCAN让全因痴呆（ACD）的风险下降了39%（HR=0.613，P=4.11×10-11），还把阿尔茨海默病（AD）的风险降了37%（HR=0.625，P=5.26×10-6）。 不仅如此，它还能保护我们少受中风威胁（风险降低29%，HR=0.716，P=1.01×10-6）。尤其是在10年长期风险防控中，BCAN更是表现抢眼，持续降低ACD风险（HR=0.599，P=1.16×10-7）。 如果说BCAN是脑健康的“守护者”，那么GDF15和GFAP就是“破坏大队”的主力成员。GDF15与多种脑部疾病的风险显著相关，比如：让ACD的风险上升了45%（HR=1.449, P=1.03×10-15）、AD风险升高34%（HR=1.340，P=1.36×10-5），血管性痴呆（VD）风险更是飙升76%（HR=1.763，P=5.84×10-11）。 此外，它还让焦虑和抑郁的风险分别增加了27%（HR=1.273，P=9.50×10−11）和43%（HR=1.429，P=1.56×10−20）。短期来看，GDF15甚至能在5年内迅速增加ACD风险（HR=1.739，P=1.24×10-7）。 GFAP则是一个“更狠的角色”，它与脑部疾病的风险呈现“爆炸式”关联：ACD风险翻了两倍多（HR=2.066，P=2.23×10-76），AD风险飙升139%（HR=2.393，P=1.59×10-71），VD的风险更是翻了两倍还多（HR=2.281，P=4.66×10-29）。不论是短期（5年内）还是长期（10年内），GFAP都对大脑健康构成了巨大威胁。 BCAN或是治疗大脑衰老的“潜力股” 在这种背景下，BCAN蛋白作为脑健康的“守护者”，不仅在降低脑部疾病风险方面表现突出，还可能在治疗大脑衰老上表现出一定潜力。 研究人员利用外周血单细胞RNA测序（scRNA-seq）和人脑单核RNA测序（snRNA-seq）数据以及脑结构分析，证实BAG相关蛋白，特别是BCAN，在大脑结构健康和功能维护中有着核心作用。它不仅与多个脑区的体积和功能密切相关，还可能成为脑衰老和神经退行性疾病的关键分子标志物。 BAG相关蛋白与大脑结构之间的关联 随后的孟德尔随机化（MR）分析进一步探讨了分析了BAG相关蛋白和脑衰老之间是否存在因果关系。结果发现，BCAN 水平与较低的 BAG 相关（β=−0.473，P=0.038）。然而，其他BAG相关蛋白与大脑衰老并没有表现出明显的关系。 不仅如此，研究人员还对这些BAG相关蛋白的“药物潜力”进行了评估。BCAN的表现非常出色，它被认为是一个“可药物化”的蛋白，具有中等程度的小分子药物靶向性，并且适合开发成治疗药物。这意味着，BCAN有可能成为未来治疗大脑衰老的一个重要靶点。 血浆蛋白呈现非线性波动 其实，衰老从来不是一个一成不变的过程，而是一场波涛起伏的旅程，尤其是在我们的“大脑蛋白世界”里。大脑衰老过程的复杂性不仅仅体现在单一蛋白质的作用上，还表现在大脑蛋白的动态变化上。 这项研究最后深入分析了427种与BAG相关的血浆蛋白，揭示了它们在不同年龄阶段的波动模式，并发现了一些关键年龄节点。 研究结果提示，近三分之一的血浆蛋白变化并不是简单的线性增长或下降，而是呈现出复杂的“波动模式”。其中最有意思的是Cluster 3和Cluster 4这两个“关键选手”的表现：Cluster 3的蛋白在70岁左右达到顶峰，呈现出典型的对数曲线模式，就像在舞台上完成了一次精彩的“巅峰演出”；而Cluster 4的蛋白则表现为“倒U型曲线”，在60岁左右达到峰值后逐渐回落，仿佛完成使命后悄然退场。 大脑衰老过程中血浆蛋白的波动变化 那血浆蛋白的这种非线性波动意味着什么呢？这种波动模式反映了大脑衰老过程中细胞间连接的动态变化。可以将这些蛋白视为连接大脑细胞之间的“纽带”，它们的作用是维持细胞之间的紧密联系，确保大脑内部的高效协作。 然而，随着大脑衰老的推进，这些“纽带”并非始终稳定，而是呈现出动态变化的特点：在某些阶段，它们的连接会变得更紧密，而在另一些阶段，连接可能逐渐松散。这种变化会直接影响大脑细胞之间的信息传递和协同能力，最终导致大脑功能的退化，比如记忆力减退、反应变慢等表现。 更让人惊叹的是，进一步的分析识别了大脑衰老过程中血浆蛋白水平的三个关键年龄节点：57岁、70岁和78岁。在57岁时，蛋白的变化与代谢过程相关，这可能是脑代谢功能经历重要转折的信号；到了70岁，蛋白水平的波动集中于神经发育和神经功能，这提示神经系统在这一阶段可能面临显著挑战；而78岁时，蛋白水平波动与JAK-STAT信号通路挂钩，这一通路与炎症反应密切相关，说明大脑衰老在这个阶段与炎症的关系变得更加紧密。 这些不同的年龄节点也再次提示了大脑衰老并不是一个平稳的过程，而是一个阶段性的动态变化。 血浆蛋白在不同年龄节点的生物学功能 值得一提的是，这些波动节点不仅在时间上精准，还在功能上各有特点。例如，在57岁时，蛋白与心理健康、帕金森病（PD）和适应性免疫相关性最强。而到了70岁，蛋白的波动与认知、运动功能及脑结构联系最紧密，这也正是阿尔茨海默病和中风等脑疾病高发的时间窗口。尽管78岁时蛋白的变化与脑健康的直接联系有所减少，但炎症相关的特性依然显著，让人不禁感慨：大脑在这时候似乎正经历一场“隐形的战斗”。 总的来说，这项研究不仅发现了与大脑衰老相关的关键蛋白，还揭示了大脑衰老并非线性的过程，而是一段充满波动的旅程。特别是在57岁、70岁和78岁这些关键年龄节点，衰老的节奏仿佛是精心编排的舞步，带领我们进入不同的生物学变化阶段。而BCAN这个“大脑守护者”，则在减缓衰老过程中，展现了其作为潜在治疗靶点的巨大潜力。 所以，当你偶尔感觉脑袋“短路”——比如突然找不到自己手机放哪了——那可不仅仅是疲劳过度的表现。实际上，这可能是大脑衰老发出的“小警告”。这种“断崖式衰老”的现象提醒我们，大脑的衰退并不像想象中那般平缓，它会在不经意间突然加速，带来突如其来的变化。当这位“不速之客”到来时，我们会发现，原来连忘记放手机的瞬间，都是在提醒大家伙儿：嘿，别忘了关注自己大脑的健康！ 参考资料： [1]Liu, WS., You, J., Chen, SD.et al. Plasma proteomics identify biomarkers and undulating changes of brain aging. Nat Aging (2024). https://doi.org/10.1038/s43587-024-00753-6 撰文 | 木白 编辑 |  木白 ● 震撼！985硕士：读研肠子都悔青了，本科考上卫健局不想去，现在想去去不了！博士毕业，县医院编制、安家费50万；省三甲合同工，咋选 ● 每天“咖”超3杯，肠道大变样！Nature子刊：常喝咖啡能塑造肠道菌群，这种菌水平是不喝咖啡人群的8倍！ ● 大惊雷！著名网红大咖、中科大一附院副院长被查！从普通医生到顶级大三甲领导，领军生殖医学，落马令人唏嘘！严惩违纪违法向头部医院铺开 版权说明：梅斯医学（MedSci）是国内领先的医学科研与学术服务平台，致力于医疗质量的改进，为临床实践提供智慧、精准的决策支持，让医生与患者受益。欢迎个人转发至朋友圈，谢绝媒体或机构未经授权以任何形式转载至其他平台。 点击下方「阅读原文」 立刻下载梅斯医学APP

▎药明康德内容团队编辑   我们很容易从外表上看出，同样年龄的人，衰老程度不一定相同。为了更准确地评估一个人真正的生物学年龄，近年来研究者开发了衡量和评估衰老的新方法，利用多种分析手段鉴定出一系列随着年龄增长而发生明显变化的指标，作为衰老生物标志物。 图片来源：123RF 作为人体最重要的器官，大脑也会衰老，出现各种认知功能障碍。像人们熟悉的阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病，最重要的风险因素之一就是大脑衰老。那么，我们怎么衡量和评估大脑的衰老程度呢？有什么方法可以知道自己的大脑衰老速度是偏快还是偏慢呢？ 在近日发表于《自然-衰老》（Nature Aging）的一项研究中，由复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员、复旦大学附属华山医院郁金泰教授、郑州大学第一附属医院许予明教授合作领衔的研究团队，在血液中鉴定出了13种蛋白质与大脑衰老密切相关，可以用来推断大脑的生理年龄以及健康状况。而根据这些大脑衰老关联蛋白质的波动变化，研究人员发现，大脑会在特定年龄阶段经历“断崖式衰老”。 据程炜研究员介绍，为了全面反映大脑的生物学衰老状态，这项新研究采用数据驱动的方式，首先构建出了量化大脑衰老进程的时钟模型。为此，研究人员利用英国生物银行数据库（UK Biobank）队列中1万多名健康成年受试者的多模态脑影像数据（包括结构磁共振、功能磁共振、磁敏感和弥散张量成像等），通过人工智能算法创建了一个模型，根据大脑的体积、表面积、白质分布等特征来估算一个人的“脑龄”。相比传统的实际年龄，大脑衰老时钟模型能够更准确地反映大脑的生物学衰老过程。 ▲课题研究思路（图片来源：研究团队提供） 接着，研究人员将大脑衰老时钟模型与大规模血浆蛋白质组学数据结合，分析了英国生物银行数据库中近5000人的血浆蛋白质，寻找与大脑衰老密切相关的关键生物标志物。在纳入分析的2920种血浆蛋白中，研究人员最终确定了13种蛋白质与大脑衰老过快或大脑年龄偏轻有关，例如较高水平的Brevican（BCAN）与大脑衰老较慢有关。 ▲大脑衰老时钟模型及2920种血浆蛋白质与其的关联（图片来源：研究团队提供） 血浆蛋白质水平与脑结构的相关性分析显示，BCAN和KLK6与额叶、颞叶、海马等多个皮层和皮层下结构存在显著关联，而GFAP主要与白质高信号体积及白质纤维束结构相关。 这些血浆蛋白质还与新发全因痴呆、阿尔茨海默病、血管性痴呆、脑卒中、抑郁等脑疾病的风险存在显著关联。其中BCAN浓度每增加1个标准差，全因痴呆风险降低39%，阿尔茨海默病风险降低38%，脑卒中风险降低29%。 ▲大脑衰老相关蛋白与新发脑疾病的生存分析（图片来源：研究团队提供） 而新研究最重要的发现则是这些大脑衰老时钟关联蛋白的变化轨迹。其中近三分之一的蛋白质在脑衰老过程中呈现非线性的变化模式，其水平在脑衰老早期即出现显著改变，并代表细胞外基质组成、失巢凋亡、细胞-细胞黏附等生物学功能。 综合这些复杂的非线性变化轨迹来看，这一系列血浆蛋白质的水平在三个时间点存在变化高峰：脑龄57、70和78岁时。换句话说，这可能是“大脑断崖式衰老”的时间点。其中，57岁的高峰主要与代谢过程和精神健康特征有关；70岁时，脑结构和痴呆及卒中等脑疾病关联的蛋白质变化最为显著；而78岁的变化高峰与炎症信号通路有关。 ▲大脑衰老过程中差异表达血浆蛋白质高峰及其生物学功能（图片来源：研究团队提供） 研究共同通讯作者、复旦大学附属华山医院郁金泰教授指出：我们的研究发现，脑龄57、70和78岁是大脑功能急剧下降的关键节点，而特定蛋白质的急剧变化可能是脑功能快速退化的关键驱动因素，这一发现为理解脑衰老的分子机制提供了重要的科学依据，也为脑衰老相关疾病提供了新的生物标志物和潜在治疗靶点，不仅有助于实现神经退行性疾病的早期诊断与精准干预，还为制定改善群体脑健康的策略和推动公共卫生干预提供了重要参考。 或许我们难以避免大脑的衰老，但研究人员认为，这些发现可以帮助我们更好地监测和预防脑衰老，从而改善生活质量。例如未来通过简单的外周血检测，我们或许能够预测自己的“脑龄”，通过分析血液中的特定标志物，发现脑衰老的早期信号，并量身定制预防和干预计划，如规律运动、均衡饮食、优质睡眠以及良好的压力管理等，实现健康脑衰老，提升老年生活质量。 复旦大学附属华山医院博士生柳伟仕为本文第一作者。复旦大学类脑智能科学与技术研究院程炜研究员，复旦大学附属华山医院郁金泰教授、郑州大学第一附属医院许予明教授为论文共同通讯作者。该研究得到了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目、国家自然科学基金、国家重点研发计划、上海市市级科技重大专项等经费支持。 参考资料： [1] Wei-Shi Liu et al., Plasma proteomics identify biomarkers and undulating changes of brain aging. Nature Aging (2024) DOI: 10.1038/s43587-024-00753-6 [2] How fast is your brain ageing? Proteins in blood offer clues. Retrieved Dec. 12, 2024 from https://www.nature.com/articles/d41586-024-04055-0 本文来自药明康德内容微信团队，欢迎转发到朋友圈，谢绝转载到其他平台。如有开设白名单需求，请在“学术经纬”公众号主页回复“转载”获取转载须知。其他合作需求，请联系wuxi_media@wuxiapptec.com。 免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。 更多推荐 点个“在看”再走吧~

*仅供医学专业人士阅读参考 人类的衰老速度并不均匀。 早在2019年，斯坦福大学Tony Wyss-Coray团队就发现，在成年人的衰老过程中有三个关键的时间点，分别是34岁、60岁和78岁；在这三个年纪，血液的蛋白水平会发生最剧烈的变化[1]。 近日，由复旦大学附属华山医院程炜和郁金泰，以及郑州大学第一附属医院许予明领衔的研究团队，在著名期刊《自然·衰老》上发表一篇重要研究论文，他们又单独分析了人类大脑衰老过程中血液蛋白组学的变化[2]。 有趣的是，他们发现了与大脑衰老相关的三个关键时间点，它们分别是脑龄为57岁、70岁和78岁。在这三个时间点，血液中与大脑年龄相关的蛋白变化最为剧烈。值得注意的是，他们还确定了一些干预大脑衰老的潜在靶点，为神经退行性疾病的治疗带来了新希望。 通过比较上述两个研究的数据，我们似乎可以发现，与身体相比，大脑的衰老进程可能相对缓慢一些。这似乎与我们的认知也是相符的。 ▲ 论文首页截图 现如今，人口老龄化已经席卷全球，预计25年之后，全球65岁以上的老年人数量将突破15亿。 当前，依然无特效药的多种神经退行性疾病都与衰老密切相关。因此深入了解大脑的衰老过程，有望为神经退行性疾病找到潜在的治疗靶点。 虽然血液中蛋白水平与中枢系统疾病密切相关，且血液便于采集；但是，科学家对血浆蛋白组如何随大脑衰老而变化仍知之甚少。 为了解决上述问题，我国科学家基于10949名健康成年人的多模态脑成像数据，先构建了一个估算大脑年龄的模型，并估算出了所有受试者的大脑年龄。总的来看，与受试者的实际年龄相比，平均绝对误差为2.76；而且模型在女性受试者身上的表现优于男性。 ▲ 预估大脑年龄的方法 在上述研究的基础上，他们筛选了同时拥有多模态脑成像数据和血浆蛋白质组学数据的4696名受试者，并计算出他们的脑龄差（BAG，预测脑龄和实际脑龄之间的差值）。 在结合蛋白组学数据之后，研究人员发现了13个与脑龄差（BAG）显著相关的蛋白，其中8个是正相关（GDF15、FGF21、TIMP4、PLA2G15、GFAP、ADGRG1、LGAL4S和CHI3L1），剩余5个是负相关（BCAN、KLK6、CEACAM16、WFIKKN1和ADAM22）。 随后的转录组数据和大脑结构分析证实，上述与脑龄差（BAG）相关的蛋白，确实在大脑衰老中发挥了重要的作用，尤其是BCAN这个蛋白。 ▲ BAG相关蛋白在大脑衰老中发挥了重要作用 具体到特定蛋白与具体疾病来看。 BCAN与全因痴呆（ACD，HR=0.613）、阿尔茨海默病（AD，HR=0.625）和中风（HR=0.716）风险降低相关；WFIKKN1与全因痴呆（HR=0.802）、中风（HR=0.799）、焦虑（HR=0.823）和抑郁（HR=0.823）风险降低相关。 而GDF15与全因痴呆（HR=1.449）、阿尔茨海默病（HR=1.340）、血管性痴呆（VD；HR=1.763）、中风（HR=1.540）、焦虑（HR=1.273）和抑郁（HR=1.429）风险显著增加相关；GFAP与全因痴呆（HR=2.066）、阿尔茨海默病（HR=2.393）和血管性痴呆（HR=2.281）的风险显著增加相关。此外，LGALS4与血管性痴呆（HR=1.571）、中风（HR=1.280）、焦虑（HR=1.118）和抑郁（HR=1.239）的风险增加相关。 ▲ 13种BAG蛋白与脑部疾病发病风险之间的关联 在分析脑龄差（BAG）相关的蛋白与脑功能之间的关联的时候，研究人员发现，GDF15与最多的脑功能相关，尤其是运动功能。 不过，在脑龄差（BAG）相关的蛋白与认知之间只发现了10个重要的关联，其中GDF15有5个，PLA2G15有2个，BCAN、TIMP4和LGALS4各有1个。 在经过孟德尔随机化（MR）分析之后，研究人员确定BCAN是治疗大脑衰老的潜在可成药蛋白。 ▲ 脑龄差（BAG）相关的蛋白与脑功能之间的关联 在研究的最后，研究人员探索了血液蛋白组与大脑衰老的之间的关系。 他们选择了与脑龄差（BAG）名义相关的427种蛋白质的变化轨迹，发现虽然大多数蛋白质在大脑衰老过程中呈线性变化，但近三分之一的蛋白质在大脑衰老过程中呈现非线性模式。 他们发现，在大脑年龄为57、70和78岁时，蛋白质变化幅度最大。具体来说，在脑龄为57岁时，发生变化的蛋白主要与新陈代谢、伤口愈合和心理健康有关；在脑龄为70岁时，发生变化的蛋白主要与神经元和发育途径有关；在脑龄为78岁时，发生变化的蛋白主要与免疫和炎症有关。 ▲ 不同脑龄蛋白变化的情况 总的来说，程炜/郁金泰/许予明的这项研究成果，揭示了大脑衰老过程中血浆蛋白的变化特征，并找到了13个与大脑衰老密切相关的蛋白，其中的BCAN不仅是大脑衰老的候选生物标志物，还有望成为治疗大脑衰老的靶点。 此外，他们还探索了大脑衰老过程中血浆蛋白组的动态变化，发现蛋白组的改变在脑龄为57岁、70岁和78岁达到高峰。他们认为，这三个时间点可能是干预大脑衰老的关键时期。 参考文献： [1].Lehallier B, Gate D, Schaum N, et al. Undulating changes in human plasma proteome profiles across the lifespan. Nat Med. 2019;25(12):1843-1850. doi:10.1038/s41591-019-0673-2 [2].Liu WS, You J, Chen SD, et al. Plasma proteomics identify biomarkers and undulating changes of brain aging. Nat Aging. Published online December 9, 2024. doi:10.1038/s43587-024-00753-6 本文作者丨BioTalker