尽管更年期影响着全球一半的人口，但无论在生物医学研究还是临床实践中，它历来被忽视和误解。然而，随着预期寿命的延长，女性一生中将有数十年处于雌激素水平低下的绝经后状态。一项新研究利用多组学（转录组学、蛋白质组学、代谢组学）和人工智能（基于机器学习的组织年龄预测模型），绘制了更年期如何影响不同器官（卵巢、子宫、肝脏、脂肪组织、大脑）的图谱，并发现这些影响具有明显的异质性。研究发现： - 卵巢受年龄和生殖衰老的影响最为严重（“加速”分子老化）。
- 肝脏和脂肪组织表现出与年龄相关的代谢变化（脂质积累、炎症），这些变化在很大程度上依赖于雌激素状态，且可通过激素替代疗法逆转。
- 大脑（特别是海马和下丘脑）在雌激素撤退后表现出突触基因表达减少和神经炎症特征增加，这与认知衰退和阿尔茨海默病风险升高相关。
- 人工智能衍生的“器官生理年龄”模型可预测更年期过渡期的个体差异，并为激素替代疗法的时机（在关键时间窗“机会窗口”内开始治疗）提供信息。
方法：多组学 + 人工智能动物模型（小鼠）- 假手术对照（完整卵巢）vs.卵巢切除（手术绝经）vs.卵巢切除 + 激素替代疗法（雌二醇、黄体酮）。
- 在多个时间点（卵巢切除后2、6、12周）收集10种组织。
人类验证（组织库）- 从绝经前和绝经后妇女的活检组织（脂肪、肝脏、皮肤）以及尸检样本（大脑）获得。
人工智能模型- 深度学习（神经网络）根据转录组/蛋白质组数据预测组织的“生物学年龄”。
- 量化年龄加速度：实际年龄 - 预测年龄（正值表示组织比预期“更老”）。
核心发现：器官对更年期的异质性反应| 器官/组织 | 卵巢切除的影响（小鼠） | 人类验证（绝经后 vs. 绝经前） | 激素替代疗法的效果（如果适用） |
|---|
| 卵巢（自身） | 分子年龄最大增幅（与实际年龄相比，加速度>3岁，在小鼠等效时间窗口内） | 不适用（绝经后卵巢无功能） | - | | 肝脏 | 脂质代谢基因（SREBF1， FASN）上调；炎症标志物（白细胞介素-6，肿瘤坏死因子-α）升高。 | 脂肪变性倾向增加（非酒精性脂肪肝）；细胞色素P450酶减少。 | 部分逆转（雌二醇治疗可恢复基因表达模式）。 | | 白色脂肪组织（内脏） | 脂肪生成增加；脂肪细胞肥大；CCL2 +， CD68+ 巨噬细胞浸润（代谢性炎症）。 | 内脏脂肪量增加；绝经后体重增加。 | 预防（早期启动激素替代疗法减少脂肪堆积）。 | | 骨骼肌 | 线粒体生物合成（PGC-1α）减少；蛋白水解（FOXO3，MuRF1）增加。（肌肉减少症） | 年龄与绝经的叠加效应；握力降低。 | 部分。 | | 海马（大脑） | 突触可塑性基因（BDNF， |
(责任编辑：泉水) |