身分證上的年齡對於單個細胞內部的狀況知之甚少。同一生物體的兩個細胞可能處於完全不同的生物狀態：一個保持著年輕的特徵，另一個則已經表現出壓力、DNA 損傷以及細胞衰老的典型特徵。
來自卡羅琳醫學院（Karolinska Institutet）和斯德哥爾摩大學（Stockholm University）的研究人員開發了一種名為 Pasta 的工具，可以透過基因活性觀察到這種差異。該研究於 27 月 2026 年發表在期刊 Advanced Science上。Pasta 屬於所謂的轉錄組衰老時鐘——這是一種透過細胞內哪些基因活躍以及它們運作強度來評估生物年齡的系統。
年齡作為一種狀態
為了創建 Pasta，研究人員收集了來自 21 項研究中 17 212 個健康組織樣本的基因活性數據。該模型納入了來自不同組織和不同基因分析技術的數據。
許多先前的轉錄組時鐘僅適用於特定組織或特定的測量技術。研究人員試圖建立一個能夠識別通用年齡偏移的模型，無論樣本來自何處。
為此，他們採用了年齡偏移（age-shift）的方法。演算法並非單純試圖猜測個人的身分證年齡，而是學習識別兩個可比較的樣本中，哪一個表現出更年輕或更年老的基因表現譜。
結果，Pasta 能夠處理大量 RNA 定序（bulk RNA-seq）、單細胞 RNA 定序（single-cell RNA-seq）以及微陣列數據。
因此，所得出的指標與其說是細胞的絕對「真實年齡」，不如說是其轉錄組生物學年齡更為準確。
衰老細胞發生了什麼？
當研究人員觀察哪些生物過程與 Pasta 的讀數關聯最密切時，呈現出了一幅熟悉的衰老圖景。
高轉錄組年齡與 p53 路徑、細胞壓力以及對 DNA 損傷的反應有關。該模型還區分了較年輕、類似幹細胞的細胞狀態與細胞衰老狀態——即細胞停止正常分裂並進入穩定改變的功能模式。研究人員更進一步，決定不僅將該時鐘用於測量衰老，還用於尋找能夠改變衰老的因素。
透過單一演算法審視三百萬次實驗
Pasta 被應用於龐大的 Connectivity Map L1000 資料庫，其中包含超過三百萬個基因活性譜。在這些實驗中，細胞受到藥物或遺傳變異的影響，隨後研究人員測量基因運作如何重組。
分析納入了 248 個細胞系、超過 30 000 種化學干預措施以及約 14 000 種遺傳干預措施。對於每一次干預，Pasta 幾乎都問了一個問題： 細胞的轉錄組看起來是變老了還是變年輕了？
透過這種方式，研究人員發現了 271 種與向更年老狀態偏移相關的化合物，以及 63 種與向更年輕轉錄組譜偏移相關的化合物。正是在這裡，Pasta 從一個「時鐘」轉變為尋找潛在衰老機制的工具。
意想不到的衰老機制
研究發現，粒線體轉譯過程（即粒線體內蛋白質的製造）的障礙與導致細胞衰老的狀態有關。而 mRNA 剪接——即細胞在製造蛋白質前編輯原始 RNA 分子的過程——則與細胞向更年輕狀態的轉變有關。
這點特別引人注目，因為衰老在此並非表現為單一「衰老基因」的作用，而是整個過程網絡的改變：包括 DNA 修復、粒線體功能、RNA 處理、壓力反應以及基因表現的調控。
細胞可能比其所屬的生物體更為衰老
Pasta 的研究為一個正在深刻改變衰老生物學觀念的理論增添了新的論據：年齡不僅僅是自出生以來經過的時間，更是一種系統狀態。在同一個生物體內，不同的細胞和組織可能以不同的速度沿著衰老的軌跡發展。如果說過去測量年齡主要依賴日曆，那麼今天，人們正越來越多地嘗試直接從細胞的分子架構中解讀年齡——透過表觀基因組、蛋白質、代謝物，以及現在越來越精確的轉錄組。
Pasta 目前還不是一項臨床檢測，也無法告訴一個人還剩多少壽命。但它為研究人員提供了另一種可能：一種快速驗證的方法，用以確認 哪些干預措施會將細胞的分子狀態推向衰老，而哪些則會將其推向相反的方向。
而這正是這項研究的重要意義所在。如果生物年齡可以作為一種可變的狀態來測量，那麼下一個問題幾乎不可避免地會出現：這種狀態究竟能被逆轉到什麼程度？
