基于血浆代谢组与蛋白质组特征的慢衰老小鼠鉴别模型及其在抗衰老药物筛选中的意义

《GeroScience》：Discrimination of normal from slow-aging mice by plasma metabolomic and proteomic features

本研究针对抗衰老药物研发周期长、成本高的问题，通过机器学习算法（XGBoost回归）分析慢衰老小鼠血浆代谢组（约12,000种代谢物）和蛋白质组（约17,000种肽段）特征，成功构建能够区分正常小鼠与五种抗衰老干预（包括卡那格列净、雷帕霉素等）小鼠的预测模型。该模型在排除某一干预数据后仍能准确预测其寿命延长效果，且发现长链甘油三酯在慢衰老小鼠中显著升高。这一成果为快速筛选抗衰老药物提供了新策略，并揭示了脂质代谢在衰老调控中的潜在作用。

　　

随着全球人口老龄化加剧，衰老相关疾病（如癌症、心血管疾病和神经退行性疾病）的发病率持续攀升，开发能够延缓衰老进程的药物已成为生物医学领域的迫切任务。美国国家衰老研究所（NIA）过去20年系统性筛选抗衰老药物，已发现11种药物能显著延长小鼠寿命，例如阿卡波糖（Aca）、雷帕霉素（Rapa）、17-α-雌二醇（17aE2）和卡那格列净（Cana）。然而，传统的寿命实验需耗时3年以上，严重制约了抗衰老药物的研发效率。能否通过短期实验快速预测药物的抗衰老效果？这正是Bretton Badenoch等人在《GeroScience》发表的最新研究试图解决的核心问题。

以往研究表明，代谢组学和蛋白质组学技术能揭示抗衰老干预对分子通路的影响，例如部分化学重编程可增强线粒体功能，17aE2能改善肌肉代谢，但不同干预方式之间的共性变化尚不明确。本研究创新性地整合了血浆代谢组（约12,000种代谢物）和肽段组（约17,000种肽段）数据，利用机器学习算法XGBoost回归，构建了能够根据年轻成年小鼠（12月龄）血浆特征预测其寿命延长程度的模型。研究人员采用“新颖干预测试”（Novel Intervention Test, NIT）策略，模拟真实药物筛选场景：训练模型时排除某一待测干预数据，再验证模型对该未知干预的预测能力。

关键技术方法包括：使用5种质谱技术（4种LC-MS和1种GC-MS）分析小鼠血浆代谢物；肽段数据生成参照Moritz实验室方案；通过XGBoost回归模型将特征丰度与已知寿命延长率（基于文献数据）关联；采用SHAP（SHapley Additive exPlanations）值识别关键生物标志物；实验对象为UM-HET3遗传异质性小鼠（4月龄起接受干预）及GHRKO（生长激素受体敲除）、Snell dwarf两种长寿突变小鼠。

XGBoost回归模型训练结果

通过十折交叉验证，研究发现包含代谢组数据的数据集（AM、FM、AMP、FMP）能显著区分对照组与五种干预组（p<0.05），而仅含肽段的数据集（AP、FP）效果较差。例如，在FM（过滤后代谢物）数据集中，所有干预组预估寿命增加均显著高于对照组（图1）。这表明血浆代谢物特征在区分慢衰老小鼠方面比肽段更具优势。

新颖干预测试（NIT）验证

为模拟未知药物筛选，研究人员训练模型时排除某一干预数据，再预测该干预组的寿命延长效果。结果显示，所有六类数据集（包括仅含肽段的数据）均能正确预测被排除干预组的寿命延长（图2）。例如，仅使用肽段数据的模型仍能识别出卡路里限制（CR）和阿卡波糖（Aca）干预组的寿命延长，证明该策略在真实场景中的可行性。

性别特异性预测差异

基于雌性小鼠数据训练的模型预测效果不佳，可能因仅两种干预（CR和Rapa）能显著延长雌性寿命。但利用雄性数据训练的模型可预测雌性小鼠中17aE2、Cana等干预的效果（图3），暗示某些抗衰老代谢变化存在性别共通性。值得注意的是，雷帕霉素虽能延长雌性寿命，却未被雄性训练模型识别，提示性别特异性代谢响应差异。

长寿突变小鼠的验证

模型在Snell dwarf和GHRKO两种长寿突变小鼠中也成功预测寿命延长（图4），表明药物干预与遗传突变导致的慢衰老存在部分共通代谢特征。例如，Snell dwarf小鼠在所有数据集中均显示预估寿命增加，而GHRKO小鼠在除FM外的五类数据集中被正确预测。

关键生物标志物识别

通过SHAP值分析发现，20个最具影响力的代谢物中40%为甘油三酯（TG），远超其在数据集中的比例（16%，p=0.003）。长链脂肪酸（20-22碳）的甘油三酯在慢衰老小鼠中普遍升高，而短链（14-18碳）则降低（图5、6、7）。例如，TG 62:14（含22:6脂肪酸）在干预组中上升，而TG 48:3（含14:0脂肪酸）下降。这一规律提示脂肪酸链长度与衰老调控密切相关。

本研究首次证实基于年轻成年小鼠血浆代谢组和蛋白质组特征的机器学习模型能有效预测多种抗衰老干预的寿命延长效果，且该策略适用于遗传背景各异的小鼠模型。SHAP分析揭示的甘油三酯变化规律不仅为抗衰老药物筛选提供了新型生物标志物，还提示脂代谢重编程可能是多种干预方式的共通机制。研究者开发的在线可视化工具（https://bretton-badenoch.shinyapps.io/Plasma-Anti-Aging-Mouse-Metabolites/）允许用户自主探索特定代谢物在慢衰老小鼠中的变化，促进了数据的开放利用。尽管研究存在未验证无效药物的局限性，但其建立的NIT框架为缩短抗衰老药物研发周期提供了切实可行的技术路径，未来在犬类及人类中的应用值得期待。