「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 vulgatus，Bacteroides 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？』
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
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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