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人的寿命到底由什么决定?Science研究再次翻转认知

撰文 | nomi(科普创作者) 如果你问家里的长辈“人为什么能长寿”,他们可能会告诉你两个截然不同的答案:要么是“咱家基因好”,要么是“全靠心态和‘养生’”。 的确,关于“寿命到底在多大程度上是由基因决定的”,科学界给出的数字在过去三十年里仿佛像过山车一样跌宕起伏。2026 年 1 月,《科学》(Science)再次翻转了大家的认知—— 基因对于寿命的影响其实一直被低估了。长寿的遗传率竟高达 5

撰文 | nomi(科普创作者) 如果你问家里的长辈“人为什么能长寿”,他们可能会告诉你两个截然不同的答案:要么是“咱家基因好”,要么是“全靠心态和‘养生’”。 的确,关于“寿命到底在多大程度上是由基因决定的”,科学界给出的数字在过去三十年里仿佛像过山车一样跌宕起伏。2026 年 1 月,《科学》(Science)再次翻转了大家的认知—— 基因对于寿命的影响其实一直被低估了。长寿的遗传率竟高达 55%? “双胞胎”的“预言” 在 20 世纪 90 年代,基因测序又贵又慢,而且主要集中在少数大型科研机构,远没有今天这么常见。因此,当时遗传学家手里最锋利的“武器”是“丹麦双胞胎队列”。 双胞胎队列提供了一个天然的控制变量实验:同卵双胞胎(MZ)拥有 100% 相同的基因,而异卵双胞胎(DZ)只有 50%。如果同卵双胞胎在寿命上的同步性远高于异卵,那么超出的部分就必然是基因在起作用。 遗传学家通过双胞胎队列来找到基因对寿命的影响 当时的主流观点认为,和身高一样,寿命长短也是“天注定”的。通过对比同卵与异卵双胞胎,研究者(如 Herskind 等)构建了一个经典的认知框架:大约 25% 的长寿差异归功于基因。 这一数字统治了学术界近三十年,同时,它也给了人类极大的信心——既然有四分之一的决定权在 DNA 手里,那么总有一天人类将找到“长寿开关”。 长寿得益于择偶偏好? 到了 2018 年,硅谷的科技巨头们带着“大数据”“杀”入了“战场”,给遗传学家狠狠泼了一盆冷水。 谷歌(Google)旗下的 Calico 实验室利用 Ancestry 网站涵盖约 4.75 亿人的巨型家谱发现,之前的 25% 遗传率充满了统计学幻觉。 论文指出,长期以来,遗传学家们忽略了一个重要的变量——择偶偏好(Assortative Mating)。他们认为,人们通常基于“社会经济地位、教育程度、财富、生活环境”等次级特征进行匹配(社会同质婚),这些社会文化资源在家族中传承,并且很大程度上决定了人们的寿命,从而在统计上制造了“长寿基因会遗传”的假象。长寿成了通过家庭结构传承的副产品。 图 A、B、C:择偶偏好系数;图 D、E、F:真正的遗传贡献。Calico发现,完全没有血缘关系的亲戚(比如妯娌、连襟)的寿命竟然也高度相关,进而得出“长寿往往是‘门当户对’的结果”这一结论 | 参考资料[3] 在剥离了这些与遗传无关的干扰信息后,寿命的遗传率竟然断崖式地跌到了 7% 甚至更低。这在当时引发了巨大的震动:如果遗传只占 7%,那岂不是长寿几乎完全取决于生活方式和纯粹的运气? “过山车”似乎一口气从顶峰跌到了谷底。 拨云见日:被“意外”掩盖的长寿真相 但是近期,来自以色列魏茨曼科学研究所(Weizmann Institute of Science)、瑞典卡罗林斯卡学院(Karolinska Institutet)、中国西湖大学(Westlake University)和荷兰莱顿大学医学中心(Leiden University Medical Center)的研究团队给出了一个令人惊讶的新估计:遗传因素对我们寿命的贡献超过 50%(55% ± 1%)。 作者认为,以往试图揭示人类寿命遗传因素的研究忽略了一个关键事实:有些人会因意外事故、谋杀、传染病或其他外界因素而过早地死亡。并且随着年龄增长,人的身体将变得越来越虚弱,这种“外源性死亡”(Extrinsic Mortality)也会随之增加。 生活中的“意外”导致一些人的长寿基因根本没机会表现出来 举一个非常简单的假设。假如有一个人带有“长寿基因”,本该活到 100 岁,但却因为 20 岁时的意外车祸或突发感染去世了,那他的基因优势就根本没有机会表现出来。这种由意外、凶杀、传染病等体外因素导致的死亡,掩盖了基因对自然衰老死亡的真实贡献。 在 18 和 19 世纪的队列中,外源性死亡率非常高。由于这些意外死亡在很大程度上是随机的,与基因无关,所以它们就像噪音一样掩盖了双胞胎之间原本应该存在的寿命相关性。 图库版权图片,转载使用可能引发版权纠纷 该研究的合著者尤里·阿隆(Uri Alon)和他的同事表示,“这些数字被低估了”。“我希望这能激励研究人员深入研究影响寿命的基因,”阿隆说。“这些基因将告诉我们控制我们生物钟的机制。” 因此,剔除这些“噪音”就成了关键。比起翻阅发黄的死因证明(因为历史数据中这类记录极度缺失),开发一个更精准的数学模型更靠谱: · SR 模型(饱和移除模型):这是一个基于生物机制的模型,模拟了人体损伤积累与自我修复过程之间的博弈。 · MGG 模型(Makeham-Gamma-Gompertz 模型):这是一个灵活的数学公式,能够很好地拟合人类的死亡率曲线。 研究人员将死亡率拆解成了一个简单的公式: 研

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