一滴血拆解細胞老化速度：蛋白質時鐘提早勾勒失智、漸凍症與癌症風險

同一個人的各種細胞，未必沿著同一只時鐘變老。刊於《Nature Medicine》的研究顯示，血液裡散布的蛋白質訊號，可能讓研究者隔著皮膚與器官，估算星狀膠細胞、骨骼肌細胞及肺泡細胞等不同細胞群的生物年齡，並在症狀出現前辨識部分疾病的高風險族群。

研究團隊分析全球神經退化蛋白質體聯盟、英國生物銀行及英國1946年出生世代研究共60,542人的資料，將逾7,000種血漿蛋白依人類蛋白質圖譜所記錄的表現來源，對應至神經、免疫、膠細胞、上皮與肌肉骨骼等細胞。機器學習模型先從健康參與者學習蛋白質與實際年齡的關係，再計算個別細胞類型相對於同齡平均值是「偏老」或「偏年輕」；通過品質篩選的模型涵蓋40多種細胞類型。

這些時鐘描繪出的並不是全身一致衰老。不同資料集中，約兩成至四分之一參與者僅有一種細胞呈現極端加速老化，約1%至3%則有至少十種細胞同時加速。吸菸且肥胖者普遍出現較老的細胞輪廓；生活型態較健康者則傾向較年輕。不過，這些觀察仍是統計關聯，不能據此斷定改變生活習慣便能逆轉特定細胞的年齡。

在英國生物銀行最長15年的追蹤中，極端老化的骨骼肌細胞輪廓，與相對年輕者相比，日後罹患肌萎縮性脊髓側索硬化症的風險為12.74倍；即使只計入抽血三年後才確診的病例，關聯依然存在。極端老化的星狀膠細胞則對應12.59倍的阿茲海默症風險。這是不同老化組別之間的相對風險，並不表示檢測能預告某人必然發病，也不能把15年的追蹤期直接解讀為每一病例都提前15年被發現。

基因與細胞狀態的交會也提供更細緻的風險圖像。APOE4攜帶者平均呈現較老的星狀膠細胞、較年輕的巨噬細胞；APOE2的方向則相反。研究另發現，吸菸者若同時具有極端老化的呼吸道上皮與第二型肺泡細胞訊號，肺癌風險較整體吸菸者高58%。團隊建立的多細胞老化風險分數，也在不同世代及兩種蛋白質體平台上重現死亡風險分層。

然而，血漿蛋白並非細胞的身分證：同一蛋白可能由多種細胞產生，轉錄表現也不必然等同於血液中的蛋白濃度。模型受限於人類蛋白質圖譜收錄的細胞，研究族群又以年長白人為主，能否適用於較年輕及更多元人口仍待驗證。這套分析目前僅供研究，若要走向篩檢，還須以前瞻性臨床研究釐清準確度、假陽性後果、檢測門檻，以及高風險結果究竟能否導向有效的預防措施。