综述：衰老过程中少肌症及相关多重共病的计算精准营养

《Ageing Research Reviews》：Computational precision nutrition for sarcopenia and associated multimorbidity in ageing

　　

摘要 肌少症是与年龄相关的骨骼肌质量和功能的进行性下降。它是多病共存的加剧因素，与多种慢性疾病形成双向病理循环，并显著导致死亡率、残疾和医疗成本的增加。当前的营养支持往往受限于通用的“一刀切”方法，未能考虑到个体在遗传、代谢、生活方式、肠道微生物组成及其他维度上存在的巨大差异。本综述梳理了从既定策略向计算精准营养临床前探索的进展。我们首先描绘了肌少症的多因素病理生理学——包括肌肉蛋白周转失调、慢性炎症衰老和老年性厌食，从而为营养干预提供了关键靶点。随后，我们描述了一个概念性的数据驱动框架，该框架整合了多组学、数字监测和人工智能（AI）。该框架被提出作为持续循环运行：多维数据采集通过数字孪生技术输入 AI 驱动模拟，从而提供定制化的饮食建议，并通过实时监测实现持续优化。然而，重要的是要强调，该框架的大多数组件仍处于研究阶段，尚未在肌少症人群中得到验证。最后，我们讨论了重大的转化挑战——包括证据缺口、实际实施障碍和伦理考量——这些必须得到解决，以确定这种方法能否实现为肌少症提供更主动、预防性和精准营养护理的愿景。

引言 肌少症是进行性的、与年龄相关的骨骼肌质量、力量和身体功能的丧失（Xinrong 等，2025）。本引言概述了该状况，追溯了其定义和诊断标准的演变，考察了其显著的患病率和公共卫生负担，并讨论了其作为复杂慢性疾病网络中核心组成部分的作用。随后概述了当前的管理策略及其局限性，最后引入了计算精准营养的概念，作为向更个性化方法转变的潜在方向。图 1 展示了定义的演变、肌少症作为多病共存加剧因素的病理作用，以及从标准化管理向计算精准营养的转变。

自 20 世纪以来，肌少症的概念逐渐演变（图 1 A）。该术语由 Irwin Rosenberg 于 1989 年正式提出，用于描述与年龄相关的骨骼肌流失（Rosenberg, 1997），这建立在 Critchley 于 1931 年较早的观察之上（Critchley, 1931）。2010 年达到了一个重大里程碑，当时欧洲老年人肌少症工作组（EWGSOP）发布了首个纳入肌肉功能受损（包括力量减弱和/或体能下降）的共识定义（Cruz-Jentoft 等，2010）。随后，几个国际组织制定了类似的定义，并将肌少症分类为原发性和继发性。2016 年，肌少症获得了自己的 ICD-10-CM 疾病代码（M62.84），正式将其确认为独立的疾病实体，标志着该领域的一项里程碑式成就（Anker 等，2016）。最近，成立了全球肌少症领导倡议（GLIS），以在全球范围内统一概念定义、诊断参数和结局指标，反映了对肌少症临床重要性的日益增加的国际共识（Sayer 和 Cruz-Jentoft, 2022）。在 GLIS 框架下，诊断肌少症需要同时具备肌肉数量减少和肌肉功能受损的证据，包括体能和/或肌肉力量。

原发性肌少症主要与衰老相关，特征是骨骼肌质量和功能的逐渐下降，50 岁以后肌肉质量每年大约下降 1-2%。相比之下，继发性肌少症是由于体力活动不足、长期卧床、慢性疾病或营养不良等因素导致的，这些因素通过增加蛋白降解和损害合成反应来加速肌肉流失（Cruz-Jentoft 等，2019）。这种区分对营养分层具有重要意义，因为继发性肌少症个体可能有不同的病因——如疾病特异性代谢改变或药物效应——需要针对年龄相关变化之外的定制化营养方法。

肌少症在全球老年人群中的患病率很高，影响 60 岁及以上成人中的 10-16%。荟萃分析表明，肌少症的患病率因所使用的定义不同而有很大差异，且在患者人群中显著更高，范围从糖尿病患者的 18% 到不可切除食管癌患者的 66%。体力活动不足、营养不良、吸烟、极端睡眠时间和糖尿病与风险增加相关，尽管这些关联需要来自高质量队列研究的确认（Yuan 和 Larsson, 2023）。生命周期视角日益被认为是理解肌少症发展所必不可少的，因为与年龄相关的肌肉衰退反映了数十年间生物、行为和环境因素累积影响。该状况带来严重后果，显著增加跌倒、残疾和虚弱风险（Kota 等，2020），进而导致生活质量下降、医疗成本增加和死亡率升高（图 1B）。因此，肌少症已成为一项主要的公共卫生挑战。

肌少症作为多病共存的重要贡献者，其公共卫生影响被大幅加剧。越来越多的证据表明，肌少症充当“多病共存加剧因素”，与多种慢性疾病进行互惠相互作用，从而加速疾病进展、功能衰退和医疗负担（Chen, 2024）（图 1 A 和 1B）。肌少症不再被视为孤立的肌肉骨骼疾病，而是日益被认为是一种嵌入在代谢、心血管和年龄相关疾病复杂网络中的全身性疾病。肌少症与各种慢性疾病之间的因果关系已阐明。较高的四肢去脂体重、握力和步速可降低冠心病风险，其中腰臀比、臀围、收缩压和血脂水平作为中介因素（He 等，2023）。肌少症状态、握力较低和步速较慢与发病中风风险及中风后死亡率增加相关（Tang 等，2026）。炎症性肠病与四肢去脂体重之间存在双向因果关系（Jiao 等，2023），而未发现肌少症与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）之间存在因果关系（Zhao 等，2022）。此外，皮质醇已被因果关联于肌肉力量和质量的减少，表明其对肌少症发展的影响（Katsuhara 等，2022）。这些相互作用由共同的病理机制支撑，包括慢性炎症、胰岛素抵抗、线粒体功能障碍、激素调节失调、体力活动不足和营养衰退（Barazzoni 等，2025）。

肌少症与代谢疾病之间的关联尤为明确。在代谢障碍中，代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）是最广泛研究的例子之一，这两种状况都由重叠的病理机制驱动，包括内脏肥胖、胰岛素抵抗、高血压、血脂异常和慢性低度炎症（Liu 等，2026a）。肌少症进一步增加了受影响个体的全因死亡率、心血管事件和肝脏相关并发症的风险（Isakov, 2025）。在使用 NAFLD 旧术语的研究中也报告了类似的观察结果（Anker 等，2016, Cruz-Jentoft 等，2019）。在 NAFLD 患者中，合并肌少症的患者面临显著更高比例的显著和晚期纤维化风险，其中 55% 的显著纤维化病例归因于 NAFLD 和肌少症之间的相互作用（Michael 等，2023）。慢性肾脏病（CKD）中也存在双向相互作用，其中慢性炎症、代谢性酸中毒和尿毒症环境促进肌肉萎缩，而肌少症则预示着疾病进展加速和死亡率更高（Li 等，2025a）。同样，2 型糖尿病（T2DM）和肌少症通过涉及胰岛素抵抗、高血糖、慢性炎症、氧化应激、线粒体功能障碍和激素失衡的机制相互强化（Giuseppe 等，2024）。相反，肌少症通过减少骨骼肌葡萄糖摄取和减弱肌因子的分泌和代谢调节功能而恶化血糖控制（Kilinc 和 Vergi, 2025, Hashimoto 等，2023）。

肌少症的影响延伸至心血管系统。虚弱和身体能力下降是心血管结局的独立危险因素（Chen, 2024）。肌少症被广泛视为身体虚弱的核心生物学基质，这两种状况共享共同的年龄相关机制，包括氧化应激、线粒体功能障碍和慢性炎症（Sato 等，2024）。这种关系在心力衰竭中尤为明显，约五分之一的患者合并肌少症，这两种状况相互加剧，导致死亡率更高、生活质量更差和临床结果更不理想（Lucía de 等，2024, Saeid 等，2024）。另一个重要的表型是肌少性肥胖，它结合了过多的脂肪堆积和受损的肌肉健康，与冠心病、中风和房颤风险升高相关。

除了代谢和心血管疾病，肌少症常与营养不良和骨质疏松共存，形成一组加速身体脆弱性的状况。肌少症与虚弱相关，这种关联部分由抑郁和认知功能介导。包括肌少症筛查、改善抑郁和延缓认知衰退在内的综合干预的有效性已得到强调（Zhu 等，2025a）。营养不良和肌少症在老年人中常常共存，特别是在康复环境中，它们的相互作用损害功能恢复并增加死亡率（Shinta, 2023）。肌少症还与骨质疏松协同作用，增加跌倒和脆性骨折的风险（Li 等，2025b）。新出现的证据进一步将肌少症与广泛的老年综合征联系起来，包括肺癌、认知障碍、慢性阻塞性肺病（COPD）（Zheng 等，2025, Sheng 等，2025）、中风和抑郁（Zhou 等，2025, Gan 等，2025, Fukuma 等，2023）。尽管不同疾病的基础机制各异，但这些关联共同强化了肌少症代表一种全身性年龄相关疾病的观点，其后果远超骨骼肌。已开发出一种基于年龄、虚弱评分量表评分、血清白蛋白水平和肌酐/胱抑素 C 比值的列线图模型，以辅助阿尔茨海默病患者的肌少症早期检测和个性化干预（Chen 等，2025）。

当前的肌少症管理基于三个核心支柱：抗阻运动、营养干预和药物治疗（Mariangela 等，2020, Camila 等，2022, Lea 等，2023, Seung-Taek 和 Sunghwun, 2023, Ya 等，2023, Ottavia 等，2025）（图 1 C）。虽然这三种方法可能改善肌肉质量、力量和体能，但个体间的治疗反应差异很大（Zheng 等，2024）。尽管具有临床意义，肌少症在常规实践中经常被忽视和管理不善，这主要是由于可用的诊断工具差异很大（Dent 等，2021）。这种变异性反映了肌少症在生物学和临床上的显著异质性，并代表了有效长期管理的主要挑战。抗阻运动能有效刺激肌肉蛋白合成，但其实施和有效性往往受限于多病共存、认知障碍、缺乏适当的设施以及老年人依从性差（Yan 等，2025）。药物治疗面临更大的挑战，目前批准的药物非常少，广泛应用受到长期安全性、成本和潜在副作用的担忧限制。

系统综述和荟萃分析的证据支持体力活动在肌少症预防中的重要性，研究表明较高的体力活动水平与肌少症呈负相关（Sánchez-Sánchez 等，2024）。运动干预与整体身体功能的显著改善相关，研究发现运动类型之间无显著差异，这表明只要达到足够的运动量，各种形式的运动都可能带来益处（Valenzuela 等，2023）。这些发现强化了将运动处方与营养干预整合在肌少症管理中的价值。

在这些方法中，营养干预占据特别重要的位置，因为它适用性广、易于实施且高度适合个性化。营养干预，特别是蛋白质和氨基酸补充，提供了肌肉蛋白合成所需的基本底物（Granic 等，2025）。作为一种易于实施且通常风险最低的干预措施，它通过支持肌肉维持和生长所需的合成过程来补充抗阻运动。此外，营养干预可以部分解决年龄和疾病相关的厌食、营养摄入受损和营养利用受损。

尽管有这些优势，传统的营养策略在很大程度上依赖于“一刀切”的方法，例如标准的每日蛋白质摄入建议（Jyvakorpi 等，2020）。至少有五种用于临床识别肌少症的定义，诊断上缺乏共识造成了困惑和犹豫。根据目前的指南，肌少症的诊断不会改变抗阻运动处方的推荐方法。这表明努力应优先优化处方策略和增强长期依从性，而不是完善肌少症本身的定义（Smith 等，2022）。

尽管富含亮氨酸和维生素 D 的定向营养配方已被证明能改善少肌症老年人的身体机能和骨骼肌质量，但不同研究和患者群体之间的结果差异很大，这突显了在多种临床背景下应用统一营养建议的困难。例如，虽然阻力训练在少肌性肥胖个体中显示出明确益处，但支持仅通过营养干预的证据仍然有限。这些局限性暴露了传统饮食建议的根本弱点。尽管营养对健康促进和疾病预防的重要性已得到广泛认可，但传统的饮食规划仍依赖于通用框架，未能考虑到个体间巨大的变异性。这种静态的、基于人群的建议不足以解决遗传、代谢标志物、生活方式行为和环境暴露之间复杂的相互作用，而这些相互作用从根本上影响了营养需求。因此，许多人接收到的饮食建议未能带来预期的健康益处。营养需求和干预结果的显著个体间差异突显了“一刀切”营养策略的局限性，并强调了需要基于个体生物学和临床特征提供针对性干预的精准营养方法。

少肌症显著的生物学和临床异质性要求从根本上摆脱传统管理策略，转向针对个体特征的精准营养方法。精准营养旨在考虑遗传、代谢状态、肠道微生物组组成、生活方式行为和环境暴露方面的个体间差异，从而实现更精准和有效的营养干预。在此背景下，计算精准营养可被定义为一种数据驱动的框架，它整合多组学分析、数字健康监测和人工智能 (AI) 分析，以生成个性化且可动态调整的饮食建议（图 1 C，底部）。值得注意的是，计算精准营养既不等同于任何单一技术（如基因组学或微生物组分析），也不局限于饮食建议；相反，它代表了一种涵盖生物分层、预测建模和自适应干预交付的综合方法。

通过结合多组学数据、临床指标、肠道微生物组图谱和实时生活方式监测，AI 框架可以构建动态的个人健康档案，持续反映个体的生理状态。AI 驱动的衰老数字孪生可能整合纵向临床、行为和多组学数据，以支持实时监测、风险预测和个性化干预模拟（Li et al., 2026a）。计算精准营养也为整合少肌症管理的传统支柱提供了机会，而不是取代它们。这些数据驱动模型能够生成真正综合的干预计划，估计个体蛋白质需求并确定合适的补充时机，同时根据身体功能和偏好推荐合适的阻力运动。在充分的数据支持下，这些模型还可能协助医生选择合适的药物。因此，计算精准营养可能通过在一个统一框架内协调治疗的传统三大支柱，为少肌症的整合、数据驱动和个性化精准管理提供入口。

然而，必须强调的是，少肌症的计算精准营养在很大程度上仍然是一个研究性框架。虽然生物学原理令人信服，且早期概念验证研究正在涌现，但目前尚无经过验证的 AI 驱动营养平台用于少肌症的常规临床护理。证据基础主要由概念框架、观察性关联、临床前实验和计算方法组成，而不是具有充足效力的随机对照试验 (RCTs) 来证明改善具有临床意义的结果。因此，本综述旨在绘制科学格局，确定有前景的方向，并批判性地评估在将这些方法转化为临床实践之前必须解决的巨大证据差距和实施障碍。

尽管计算精准营养前景广阔，但仍存在几个重要的科学、计算和转化挑战。从生物学角度来看，一个主要的未解决问题是如何根据个体的代谢和分子异质性可靠地进行分层，以指导真正的个性化营养干预。在计算层面，多组学数据（基因组学、代谢组学和微生物组学）与数字健康技术的最佳整合以指导实时营养干预仍未建立。此外，AI 驱动的数字孪生和计算机模拟试验等新兴技术需要验证以确保临床安全性和有效性。同样重要的是与临床实施相关的挑战。需要来自大规模、长期 RCTs 的稳健证据，以确定计算精准营养策略是否能持续优于传统的“一刀切”方法。重要的是，此类干预的评估应超越疾病特异性生物标志物或单纯的肌肉量变化。在多病共存的老年人中，结果选择应优先考虑患者相关的终点，包括维持独立性、身体功能和生活质量，同时考虑虚弱、临床异质性和预期寿命（Fedecostante et al., 2026）。与此同时，必须解决伦理、监管和社会考量，以确保透明度、公平性和可及性，从而防止先进技术加剧现有的健康差异。

在本综述中，我们检查了少肌症的生物学基础，总结了当前的营养策略及其局限性，并讨论了计算精准营养如何可能实现向更个性化管理的转变。我们进一步探讨了多组学技术、数字健康监测和 AI 整合所带来的新兴机会，同时突出了必须克服的关键科学、计算和转化挑战，以实现少肌症主动、预防和精准的营养护理。与少肌症及其多病共存的精准营养相关的关键缩写词总结在表 1 中。

章节片段

少肌症精准营养的病理生理学基础
深入理解少肌症潜在的病理生理机制对于开发合理的营养干预措施至关重要。少肌症源于多个相互关联机制的相互作用，包括肌肉蛋白周转失调、慢性炎性衰老和内分泌失调、神经肌肉衰退和线粒体功能障碍，以及厌食性衰老。这些过程共同使肌肉稳态向持续的分解状态转变，

传统营养策略：证据与局限性
少肌症的传统营养管理历来侧重于纠正关键营养素缺乏并促进保护性饮食模式。本节回顾了基础性营养策略的证据，包括蛋白质和氨基酸补充、微量营养素支持以及地中海饮食等饮食模式。它还考察了营养与运动结合的协同作用，以及相关疾病中营养干预的证据

少肌症管理的计算精准营养框架
计算精准营养代表了一种开发具有持续调整能力的个性化营养干预的概念框架。它可以被定义为一种整合多组学分析、数字健康监测和 AI 分析以生成个性化且可动态调整的饮食建议的数据驱动方法。该框架将基因组学、代谢组学和微生物组分析与数字健康工具及多层次个人数据相结合

结论与未来展望
本结论部分综合了本综述的关键主题，总结了向计算精准营养的概念转变，并批判性地评估了该领域的现状。它承认了在理解少肌症病理生理学和个性化营养方法的潜力方面已经取得了实质性进展，同时强调该领域在很大程度上仍处于研究阶段。该部分最后通过确定优先研究问题作结

CRediT 作者贡献声明
Guangran Fu：可视化、写作——初稿。Liye Chen：写作——审查与编辑。Zheng Wang：监督、写作——审查与编辑。Hai Fang：概念化、经费获取、监督、可视化、写作——初稿。

利益冲突声明
作者声明无利益冲突。

致谢
本工作得到了非传染性疾病 - 国家科技重大项目（2024ZD0519600）、国家自然科学基金（32470681）以及上海交通大学医学院附属瑞金医院 mRNA 药物基础与转化研究项目、精英创新研究项目的支持。

Guangran Fu|Liye Chen|Zheng Wang|Hai Fang
上海血液病学研究所，医学基因组学国家重点实验室，上海转化医学国家研究中心，上海交通大学医学院附属瑞金医院，中国上海 200025