衰老是生命中不可避免的一部分，但我们对大脑中与年龄相关的分子变化仍知之甚少。我们对来自欧洲和非洲混血人群的 357 个脑组织样本（年龄范围从 15 岁到 100 岁）进行了单核多组 ATAC 分析和基因表达谱分析。最终数据集包含超过 150 万个细胞的配对转录组和表观基因组谱。我们使用经典标记基因将这些细胞分为七种主要细胞类型，并分析了每种类型与衰老相关的特征。我们将开放染色质区域与转录因子表达进行关联，以识别与年龄相关的调控网络；同时，我们利用共可及性分析识别了相关的峰和基因，从而揭示了按细胞类型划分的潜在顺式调控元件目录。这些多组学数据可用于表征不同细胞类型的转录调控，并提出关于这些不同谱系如何影响衰老和疾病以及如何受衰老和疾病影响的假设。
🔗：https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(26)00188-9
美国健康科技公司Hone Health宣布，已将临床级DEXA（双能X线吸收法）身体成分扫描集成至其个性化长寿管理平台。此举旨在通过DEXA提供的脂肪、肌肉、骨密度及内脏脂肪数据，结合激素与代谢指标，帮助用户和医生更早、更精准地了解身体变化，从而调整干预方案。Hone Health的这一创新，将高阶诊断工具从专业临床环境引入日常健康管理，让个体能更主动地监测衰老进程，尤其是在骨质流失和肌肉减少等关键环节，对追求健康长寿的人群具有实际指导意义。
针对阿尔茨海默病治疗效果不佳的困境，美国国立老化研究所资助凯斯西储大学620万美元，利用人工智能（AI）分析逾1800个与阿尔茨海默病相关的基因，旨在深挖疾病的遗传根源，而非仅关注淀粉样斑块等晚期症状。这项研究将通过解读海量全基因组数据，识别早期致病基因靶点，为药企开发新一代精准疗法提供明确指导，有望将干预窗口前移，从被动治疗转向主动预防，为关心长寿和健康寿命的人群带来更具个性化的早期干预可能。