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你的腸道幾多歲?

 

「你今年幾歲?」這個問題應該三歲小孩也懂。年齡除了以出生的時間計算外,大家都應該有聽過「肌膚年齡」、「肌肉年齡」、「骨骼年齡」等不同的生理年齡。腸道是我們重要的器官, 科學家當然對其老化年齡有一定研究。

 

腸道菌群

隨著更多的研究,腸道菌群已被證實可直接作用於人體消化系統、免疫系統、神經系統的正常運作,而菌群的失調亦與五十多種疾病密切相關。

我們已經知道,新生兒的腸道菌群會隨著年齡的增長不斷趨向於成年人的群落分佈、老年人的腸道菌群也呈現出與年輕人不同的分佈特點。來自美國人工智能公司InSilicoMedicine的研究人員通過實驗證實——腸道菌群是精確的生物鐘,能夠預測大多數人的實際年齡。

 

與年齡有關的腸道細菌群落指標

研究人員利用機器學習(machine learning技術,使用來自全球約一千個20-90歲健康人仕的腸道細菌樣本數據,訓練出一個深度學習(deep learning算法。這個算法通過模擬大腦中神經元的運轉方式,建立年齡與微生物群落的關聯模型(model),並挑選出與年齡有關的95個細菌群落指標(index)。再利用百多名健康人仕的腸道菌數據作測試,該計算模型能夠準確預測這些人的實際年齡,誤差在四歲以內。

 

在95個群落指標中,有39種菌群在年齡預測中起到重要作用。一些菌種會隨著年齡增長而減少,例如一些擬桿菌(Bacteroides vulgatusBacteroides ovatus以及雙歧桿菌(Bifidobacterium longum。而另外一些菌種則會隨著年齡增長而增加,例如與新陳代謝相關的霍式真桿菌(Eubacteriumhallii。研究人員指出,這些微生物群落的分佈可以構成了一個「微生物組老化時鐘 microbiome aging clock。用以測試人體腸道的老化程度,以及飲食、睡眠和運動習慣及新陳代謝等因素對長壽的影響。

事實上,「腸道年齡」並不是一個新的概念;但以往的研究往往只是基於飲食、排便等生活習慣,從理論上粗略地估計腸道的老化情況。而通過人工智能(Artificial Intelligence,AI,從數據上建立實際年齡與腸道菌群的聯繫,更能準確地評估腸道老化程度;腸道年齡與實際年齡的偏差亦能作為健康和長壽的重要參考依據。

 

適量補充優質益生菌,例如含有2種益菌的「益纖菌」,保持腸道健康亦有助减慢腸道老化。

 

精簡版於2019年11月1日晴報刊登

 

 

參考資料/延伸閱讀:

 

<益生第一關>2018/04/06--『健康腸道 長壽之道』

https://hskgene.com/blogs/probiolife-first/longevity

 

<益生第一關>2017/12/01--『腸道健康.松柏常青』

https://hskgene.com/blogs/probiolife-first/colon-health-and-elderly

 

<益生第一關>2017/04/21--『腸道和長壽有何關係?』

https://skypost.ulifestyle.com.hk/column/article/1788998/%E8%85%B8%E9%81%93%E5%92%8C%E9%95%B7%E5%A3%BD%E6%9C%89%E4%BD%95%E9%97%9C%E4%BF%82%EF%BC%9F

 

 

Easy Reading:

Your gut microbiome could actually reveal your age, study shows.

https://www.sciencealert.com/gut-bacteria-might-actually-reveal-how-old-you-are

This AI can tell your age by analyzing your gut microbiome.

https://singularityhub.com/2019/02/05/this-ai-can-tell-your-age-by-analyzing-your-gut-microbiome/

 

60歲的年齡30歲的腸道:健康腸道助力健康老齡化 - 每日頭條

https://kknews.cc/zh-hk/science/8braxo4.html

 

2 Jan 2017 日經中文網-香港人平均壽命世界第一的秘訣

http://zh.cn.nikkei.com/china/cpolicssociety/23037-2017-01-03-04-55-57.html 

 

Google Images: 與年齡有關的腸道細菌群  Microbiome aging clocks

Icons www.flaticon.com

 

學術論文:

 

Saraswati, S., &Sitaraman, R. (2015). Aging and the human gut microbiota-from correlation to causality. Frontiers in Microbiology, 5, 764. https://dx.doi.org/10.3389%2Ffmicb.2014.00764

 

O’Toole, P. W., & Jeffery, I. B. (2015). Gut microbiota and aging. Science, 350, 1214-1215.

https://doi.org/10.1126/science.aac8469

 

Bian G, et al. (2017). The gut microbiota of healthy aged Chinese is similar to that of the healthy young. mSphere 2:e00327-17.
https://doi.org/10.1128/mSphere.00327-17


Galkin, et al. (2018). Human microbiome aging clocks based on deep learning and tandem of permutation feature importance and accumulated local effects. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/507780

 

 

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