烟，一口也别抽！
抽烟与癌症[1]、心血管疾病[2]之间的关系，应该是人尽皆知了；二手烟和三手烟对周围亲朋好友的伤害[3]，也是无人不知无人不晓了。最离奇的是，去年科学家还首次证实，香烟中的尼古丁会将“魔爪”伸进精子里，损害吸烟者儿孙的认知能力[4]。
真是一口烟毁三代。
近日，由美国研究癌症和衰老的人工智能企业Insilico Medicine的研究人员Alex Zhavoronkov领导的研究团队称，他们基于14.9万人的血检信息，以及脱敏的患者病例信息，训练出一个可以准确预测健康人的年龄的人工智能平台[5]。
基于这个平台，他们发现吸烟会加速人的衰老，尤其是对于实际年龄在40岁以下的年轻人。平均而言，那些抽烟的女性，她们的生理年龄是实际年龄的2倍；而那些抽烟的男性，他们的生理年龄也是实际年龄的1.5倍。
举个例子说，对于30岁的抽烟女性而言，她们的血液指标显示，她们的生理年龄可能已经到了60岁；而对于30岁的抽烟男性而言，他们的生理年龄可能也到了45岁。
抽烟，可以体验飞一般的衰老感觉。
不抽烟和抽烟模拟图
我们都知道，衰老是每个人的基因和他所处的环境共同决定的。就外界环境而言，有一个比较明确的影响因素就是抽烟。
之前的研究表明，抽烟与加速衰老关系密切[6，7]。而且，已经有科学家从DNA甲基化水平的角度发现，吸烟会加速衰老，戒烟后会有一定程度的缓解[8]。
由于抽烟导致的早衰、疾病和死亡给全世界的医保系统带来巨大的压力。因此，Zhavoronkov等认为，通过一种简单易行的方法，在体内寻找有效的衰老标志物，对于研究衰老和与衰老有关的疾病非常重要，也有助于科学家研究抗衰老的药物，或者找到预防衰老的方法。
分析DNA的甲基化水平的变化，显然不是理想的方法。
血液中包含了太多人体人体健康信息，很多疾病都可以从血液中找到蛛丝马迹，而验血又是个人健康评估最常用的方法。
再加上近年来医疗机构中积累了大量的血检数据，以及能够处理更大型、复杂数据的机器学习和深度学习技术的进步。Zhavoronkov团队将目光放在了常规的血液检查上。
实际上Zhavoronkov团队已经使用前馈深度神经网络在血液老化与年龄之间建立了联系[9]，并且可以用这个平台预测全因死亡率，预测准确率甚至好于用实际年龄预测[10]。
不过这一次，研究人员想训练一个评估模型，用于预测抽烟与生理年龄之间的关系。
研究人员首先找到了一个包含14.9万脱敏个人医疗记录的数据库（中位年龄55岁），其中有4.9万人是吸烟者，所有人的年龄、性别、吸烟状况，以及多达66种血液指标检测结果，都在研究人员的掌握之中。
紧接着，研究人员用部分不吸烟者的数据训练了一套有监督的前馈深度神经网络（DNN）来预测实际年龄。然后用另一部不吸烟者的数据检验了一下这个平台的准且性，发现确实还挺准的，不过相比于甲基化的预测方法，还是稍逊一筹。
预测模型以及在不吸烟人中的预测结果
是时候将抽烟这个变量引入，探究吸烟对年龄预测的影响了。
结果真是不比不知道，一比吓一跳。研究人员发现，从血液指标来看，与不吸烟者相比，吸烟者的老化速度明显被拨快了。而且快的有点儿吓人。
从那些实际年龄在30岁之下人来看，吸烟者的血液指标显示，35%的人预测年龄在31-40岁之间，36%的人预测年龄在41-50岁之间；不吸烟者的血液指标显示，62%的人年龄和实际年龄一致。
对于31-40岁这个年龄段的人而言，研究人员观察到了类似的结果。
抽烟者的衰老速度确实飞起来了。
飞的有多快呢？平均而言，与不吸烟女性相比，吸烟女性的预测年龄是实际年龄的2倍；与不吸烟男性相比，吸烟男性的平均预测年龄是实际年龄的1.5倍。
可以说女性吸烟者非常不划算了~
吸烟和不吸烟者的实际年龄与预测年龄之间对照（第一个表格中的那位真是年龄不到30的吸烟朋友，你的预测年龄都到71岁了🤦♀️）
不过，让研究人员感到奇怪的是，在55岁以上的吸烟者身上没有观察到这种衰老加速的现象。他们认为，可能是那些吸烟较严重的人，在这个年龄之前就已经死亡了，所以这个模型对这个年龄的抽烟者不准。
总之，Zhavoronkov团队的研究证实，吸烟会让你未老先衰，而且速度还不是一般的快。
如果大家真想戒烟，却又一直戒不掉，就赶紧去看看我们前天晚推送的文章吧。
编辑神叨叨
近年来，在全世界范围内有一种奇怪的现象，男性的吸烟率在下降，女性的吸烟率却在上升。借Zhavoronkov团队的研究正告这些女性朋友们，“你本是美娇娥，不要吸成大老姨”。
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参考资料：
[1].Siegel R L, Miller K D, Jemal A. Cancer statistics, 2019[J]. CA: a cancer journal for clinicians, 2019. DOI：10.3322/caac.21551
[2].Hackshaw A, Morris J K, Boniface S, et al. Low cigarette consumption and risk of coronary heart disease and stroke: meta-analysis of 141 cohort studies in 55 study reports[J]. BMJ, 2018, 360: j5855. DOI：10.1136/bmj.j5855
[3].Hang B, Wang Y, Huang Y, et al. Short-term early exposure to thirdhand cigarette smoke increases lung cancer incidence in mice[J]. Clinical Science, 2018, 132(4): 475-488. DOI：10.1042/CS20171521
[4].McCarthy D M, Morgan Jr T J, Lowe S E, et al. Nicotine exposure of male mice produces behavioral impairment in multiple generations of descendants[J]. PLoS biology, 2018, 16(10): e2006497. DOI：10.1371/journal.pbio.2006497
[5].Mamoshina P, Kochetov K, Cortese F, et al. Blood Biochemistry Analysis to Detect Smoking Status and Quantify Accelerated Aging in Smokers[J]. Scientific reports, 2019, 9(1): 142. DOI：10.1038/s41598-018-35704-w
[6].Gao X, Zhang Y, Breitling L P, et al. Relationship of tobacco smoking and smoking-related DNA methylation with epigenetic age acceleration[J]. Oncotarget, 2016, 7(30): 46878-46889. DOI：10.18632/oncotarget.9795
[7].Levine M E, Crimmins E M. Not all smokers die young: a model for hidden heterogeneity within the human population.[J]. PLOS ONE, 2014, 9(2). DOI：10.1371/journal.pone.0087403
[8].Lei M, Beach S R, Dogan M V, et al. A pilot investigation of the impact of smoking cessation on biological age[J]. American Journal on Addictions, 2017, 26(2): 129-135. DOI：10.1111/ajad.12502
[9].Putin E, Mamoshina P, Aliper A, et al. Deep biomarkers of human aging: application of deep neural networks to biomarker development[J]. Aging (Albany NY), 2016, 8(5): 1021. DOI：10.18632/aging.100968
[10].Mamoshina P, Kochetov K, Putin E, et al. Population Specific Biomarkers of Human Aging: A Big Data Study Using South Korean, Canadian, and Eastern European Patient Populations[J]. Journals of Gerontology Series A-biological Sciences and Medical Sciences, 2018, 73(11): 1482-1490. DOI：10.1093/gerona/gly005
[11].Barbi E, Lagona F, Marsili M, et al. The plateau of human mortality: Demography of longevity pioneers[J]. Science, 2018, 360(6396): 1459-1461. DOI：10.1126/science.aat3119
本文作者 | BioTalker
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