Eric Topol 教授，身為 Scripps Research 轉譯醫學系主任暨教授，以及 Scripps Research 轉譯醫學研究所（原 Scripps 轉譯科學研究院）的創辦人兼主任，其工作核心在於整合基因體學、大數據、人工智慧和數位健康科技，以實現個人化醫療的願景。在他的最新著作《Super Agers》和其 Substack 電子報《Ground Truths》中，Topol 博士深入闡述了這些科技如何徹底改變我們對老化過程的理解，並開創了前所未有的個人化健康管理途徑。
以下是科技如何增強我們對衰老過程的理解，並推動個人化健康管理的關鍵面向：
增強我們對衰老過程的理解
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運動的分子機制深度解析：
- 由美國國家衛生研究院 (NIH) 推動的「身體活動分子轉導聯盟」(MoTrPAC) 計畫，透過對實驗模型（如大鼠）和人體進行多體學數據分析，證實了體能訓練對多個器官具有顯著的保護作用。
- 這項研究揭示，規律運動能對身體的每個組織產生戲劇性的變化，甚至在腎上腺和小腸等意想不到的部位也觀察到顯著影響，這證明運動是一種跨系統、跨組織、多維度的反應。
- 研究還發現了運動對性別特異性效應的顯著影響，尤其是在脂肪組織生物學方面。
- 在分子層面，運動能訓練身體應對壓力，透過熱休克蛋白和修復機制提升細胞應對壓力的能力。它也能逆轉某些疾病的機制，例如在肝臟疾病和第二型糖尿病中觀察到的情況。
- MoTrPAC 的數據是開放存取的 (motrpac-data.org)，這項開放科學的作法大大促進了後續的研究。
- 值得一提的是，MoTrPAC 計畫的領導者之一、史丹佛大學的 Euan Ashley 教授曾表示：「運動或許是已知最強效的醫療介入措施」。
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大腦廢物清除系統（膠淋巴系統）與睡眠：
- 2012 年，Maiken Nedergaard 及其團隊發現了大腦的膠淋巴途徑，這是一個類似淋巴系統的廢物清除機制，能夠排出化學廢物並促進腦脊髓液的流動。
- 2024 年初，兩份發表在《自然》期刊上的報告指出，同步神經元可以激活膠淋巴系統的廢物清除功能，被形象地稱為「神經元同步放電，腦部同步清洗」（neurons that fire together, shower together）。
- 睡眠是膠淋巴流動和廢物清除的主要驅動力，尤其在非快速眼動睡眠 (NREM) 期間（即深度慢波睡眠）。研究顯示，即使是一晚的睡眠剝奪，也可能導致 β-澱粉樣蛋白的顯著累積，而這種蛋白被視為阿茲海默症的前兆。
- 隨著年齡增長，膠淋巴系統的效率會下降，睡眠也會受到干擾（例如深度睡眠減少、睡眠破碎化），導致代謝廢物累積和腦部巨噬細胞功能障礙。這種惡性循環會加速阿茲海默症和帕金森氏症等神經退化性疾病中有毒蛋白質的堆積。
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阿茲海默症的突破性血液檢測技術：
- 2020 年，Oskar Hansson 及其同事發現了 p-Tau217 這種高度準確的血漿生物標誌物，可用於追蹤腦部神經病理學變化。
- 這項測試與腦脊髓液檢查和 Tau-PET 掃描一樣準確，甚至更優越。最重要的是，p-Tau217 是最早的風險生物標誌物，可在症狀出現前 20 多年檢測到阿茲海默症的風險。
- 研究還發現，p-Tau217 水準具有動態性，對治療（如減少澱粉樣蛋白負荷）或運動等干預措施有反應。這使得該生物標誌物在評估治療反應方面也極具價值。
- Topol 教授認為，這項測試應作為全面風險評估的一部分，尤其對高風險個體而言極具價值，有助於將阿茲海默症顯著延遲或預防。
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器官時鐘的出現：
- 史丹佛大學的 Tony Wyss-Coray 及其團隊進行的開創性工作，已能從血漿中測量數千種蛋白質，以評估人體 11 個特定器官的「器官年齡差距」。
- 大約五分之一的人口中，至少有一個器官存在「極端老化」現象，即其生理和功能年齡遠高於實際年齡。
- 這些器官時鐘能預測特定疾病的風險，例如，心臟加速老化預示著心力衰竭、大腦老化預示著阿茲海默症、肌肉老化預示著步態障礙、腎臟老化預示著代謝症候群和高血壓。
- 研究也顯示，器官時鐘對生活方式因素（如吸菸、飲酒、運動和飲食）以及荷爾蒙替代療法敏感，提供了在人群和個體層面進行干預的獨特見解。
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環境毒素的識別與影響評估：
- Topol 教授在其「Lifestyle+」的概念中，將環境因素納入健康生活的考量。
- 先進的量化技術（如紅外光譜和電子顯微鏡）揭示了微塑膠 (MNPs) 在環境和人體內無處不在，包括動脈、大腦、血栓、肝臟、腸道、肺部、胎盤和睾丸等器官中。
- 新的研究表明，MNPs 在大腦中的累積量遠高於肝臟或腎臟，且在失智症患者的大腦中濃度更高。儘管尚未建立因果關係，但這些發現與其他器官系統中 MNPs 引發的炎症反應和不良結果的證據相呼應。
- 研究還發現 MNPs 與心血管事件風險增加（例如在動脈斑塊中發現 MNPs 的患者心臟病發作、中風或死亡的風險增加 4.5 倍）、生育能力下降、以及多種炎症反應相關。
- 此外，科技也幫助識別出多種其他環境毒素，如空氣污染 (PM2.5)、氡氣、農藥、噪音污染和重金屬，並闡明它們導致炎症、氧化應激、免疫功能受損等危害機制的原理。
- Topol 教授強調，這些化學物質和污染物，加上超加工食品，對健康的危害尚未得到充分認識或處理，並可能導致近年來年輕人中多種癌症的顯著增加。
增強個人化健康管理
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人工智慧驅動的個人化營養：
- Topol 教授指出，「一刀切」的普遍飲食方案是天真的，因為每個人在基因組、新陳代謝、腸道微生物組和環境方面都是獨特的。
- 連續血糖監測器 (CGM) 等穿戴式感測器可精確測量個體在飲食、運動和壓力下血糖波動，提供了解個人營養健康的窗口。美國食品藥品監督管理局 (FDA) 批准 CGM 可直接向消費者銷售，進一步推動了其普及。
- 魏茨曼科學研究所 (Weizmann Institute) 的一項里程碑式研究顯示，整合腸道微生物組數據和其他因素的機器學習模型，能精確預測個人對食物的血糖反應，為個人化營養奠定基礎。
- 隨機對照試驗已證明，基於演算法的飲食方案（結合臨床和微生物組數據）能顯著改善糖尿病前期患者的血糖調節，並降低三酸甘油酯、體重和腰圍。
- 高通量蛋白質體學與人工智慧結合，可以透過識別不同健康飲食的蛋白質體學特徵，為評估飲食依從性提供更客觀的依據，這些特徵與多種疾病風險降低和預期壽命延長相關。
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個人化運動建議：
- 由 Euan Ashley 教授學生創立的運動科學公司 Svexa，運用科技來為個人提供定制化的訓練方案，以優化運動表現並減少受傷。
- 這包括使用可穿戴設備（心率、心率變異性、加速度計）、GPS 訊號以及 AI 來分析數據，提供量身定制的建議。AI 還能將教練和醫生的專業知識規模化，使更多人受益。
- 儘管尚未普及，但 DNA 甲基化和免疫組學等生物標誌物在 MoTrPAC 人體研究中，有助於更深入地闡明運動在生物學層面的影響。
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生物標誌物在疾病風險評估和干預中的應用：
- 前述的 p-Tau217 這種阿茲海默症血液檢測技術，可提前數十年準確預測風險，提供「長期的干預機會」，無論是透過生活方式改變還是藥物治療。Topol 教授認為，這項測試應作為全面風險評估的一部分，尤其對高風險個體而言極具價值。
- 透過血漿蛋白質測量器官時鐘，可以識別出特定器官疾病的高風險個體，從而實現疾病的早期干預和顯著延遲或預防。這在人群和個體層面都提供了獨特的見解。
- 高通量蛋白質體學能夠測量數千種血漿蛋白質，並將這些數據與電子健康紀錄和基因組風險結合，透過 AI 模型提供對疾病基礎和個人健康軌跡的新見解。它還能預測常見和罕見疾病的風險，並識別新的蛋白質驅動因素和可改變的風險因素。
- 這些生物標誌物與 AI 結合，正逐步實現醫療預測的能力，能夠在疾病發生之前識別出高風險個體，從而實現預防。
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其他數位健康工具與生活方式干預：
- DEXA 掃描 (雙能量 X 光吸收測量儀) 是一種低成本的技術，可測量骨密度、肌肉量和脂肪量，提供對健康老化的重要資訊，但其使用仍未普及。
- Topol 教授的工作廣泛涵蓋數位健康技術，以推動個人化醫療。這包括用於睡眠追蹤的穿戴式設備（如 Oura 戒指、智慧手錶），儘管其準確性仍有爭議，但可幫助個人識別不良睡眠觸發因素。
- 對於失眠，數位認知行為療法 (CBT) 透過智慧型手機應用程式顯示出療效，為非藥物干預提供了鼓勵。
- 在《Super Agers》中，Topol 教授提出「Lifestyle+」的概念，強調除了傳統的飲食、運動、睡眠，還需考慮環境毒素暴露、社會經濟地位、孤獨感和社交孤立等更廣泛的因素，這些因素對健康壽命具有累積效應，並可透過科技和個人化策略進行管理。
總而言之，Eric Topol 教授的研究強調，基因體學、大數據、人工智慧、生物標誌物和數位健康工具的融合，正為我們提供前所未有的能力，以深入理解老化過程的複雜性，並開發出高度個人化的健康管理策略，從而大幅延長我們的健康壽命，並實現預防醫學的願景。
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