世界卫生组织的数据显示，全球人类的平均寿命从2000年的66.8岁增加到2019年的73.4岁，但与年龄相关的慢性疾病的发病率同时也在增加，这激发了揭示衰老驱动因素及延长健康衰老策略的需求。

2025年11月25日，美国南加州大学洛杉矶凯克医学院免疫学与免疫治疗系Peter J Mullen团队在Cell Metab（IF:30.9）杂志上发表了题为“A metabolic atlas of mouse aging”的研究文章，通过对雄性和雌性小鼠5个年龄段（1、3、18、21、24月龄，每个年龄段各7只雄鼠、7只雌鼠）12个小鼠器官的新陈代谢变化描述，开发了器官特异性代谢衰老时钟，识别衰老的代谢驱动因子。

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靶向代谢组学数据概述

为了描述器官代谢在小鼠寿命中的变化，研究团队对来自5个不同年龄的C57BL/6NCrl小鼠的12个器官（血浆、心脏、胰腺、肝脏、肾脏、大脑、脾脏、股四头肌、肺、胸腺、舌头、膀胱）进行液相色谱-串联靶向质谱（LC-MS/MS）的靶向代谢组学研究（图1A）。在整个数据集中共检测到169种代谢物，包括中心碳代谢、氨基酸、核苷酸和辅因子（图1B）。在膀胱中检测到的代谢物最多（137），在血浆中检测到的代谢物最少（108）（图1C）。

图1 样本概述和数据描述（图源：Pilley, et al., Cell metab 2025）

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器官显示出不同的

代谢衰老模式

每个器官的代谢物水平都显示出年龄依赖性变化（图2A-B）。代谢最不同的年龄组是青春期1个月大的小鼠（图2E）。尽管如此，3月龄和24月龄小鼠之间的变化更为显著，表明衰老带来的代谢变化与青春期和成年期之间所经历的变化一样剧烈（图2E）。代谢继续变化到老年：18个月和24个月的小鼠之间的显著差异几乎与3至18个月的小鼠一样多。

图2 年龄对器官代谢的影响（图源：Pilley, et al., Cell metab 2025）

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性别影响器官代谢

接下来对每个器官中每个年龄段的雄鼠和雌鼠之间的代谢物丰度比率进行了排名。心脏、胸腺、四头肌和膀胱在所有年龄显示出许多显著的性别差异，而胰腺在特定年龄显示出性别差异（图3A）。

心脏在同龄的雄鼠和雌鼠之间显示出最高百分比的显著差异，并且这些性别差异在一生中都保持着。在雄鼠和雌鼠集群中，5'-甲硫基腺苷（MTA）和腺苷高半胱氨酸（SAH）都参与甲硫氨酸代谢，在整个生命周期中雄鼠均高于雌鼠（图3C）。

图3 性别对器官代谢的影响（图源：Pilley, et al., Cell metab 2025）

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羟脯氨酸耗竭

是器官老化的标志

使用回归分析，发现随着年龄的增长，肺和脾脏中显示出急剧增加的代谢产物是衣康酸（图4A），衣康酸是巨噬细胞的代谢产物，其增加可能反映了与年龄相关的免疫细胞种群和活性变化。。羟脯氨酸在整个生命周期中表现出最一致的变化：12个器官中有11个的羟脯氨酸水平随年龄增长而降低，12个器官中有10个显示出显著的负回归。羟脯氨酸是脯氨酸的羟基化形式，并且仅通过蛋白质中脯氨酸的翻译后羟基化产生，而游离羟脯氨酸的最大来源是胶原蛋白（图4C），因此，游离羟脯氨酸水平的变化可能反映了胶原动力学的变化。

图4 羟脯氨酸显示出最强的衰老相关性（图源：Pilley, et al., Cell metab 2025）

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创建代谢衰老时钟

来预测生物年龄

为了生成代谢衰老时钟，使用血浆代谢物数据，将数据随机分为训练集和测试集，并从数据中构建模型（图5A）。总共从8种不同代谢物建立模型（图5B-C），当对14个测试样本进行测试时，该模型显示出预测年龄的强大能力，达到0.90的相关性（图5D）。其中确定了一种潜在的衰老机制驱动因素：α-酮戊二酸（AKG）（图5C），血清AKG水平随着年龄的增长而下降，并且与年轻小鼠相比，老年小鼠的血清AKG水平显著较低（图5E）。

图5 代谢衰老时钟可以预测生物学年龄（图源：Pilley, et al., Cell metab 2025）

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文章小结

许多慢性疾病都受到年龄相关的代谢失调的影响，在本研究中，通过对不同年龄的小鼠器官进行靶向代谢组学检测，广泛分析了随着年龄变化响应的代谢特征，并对两性之间的差异进行描述。结合机器学习模型，作者也构建代谢衰老时钟并可以识别衰老的潜在驱动因素，并确定了维持器官健康的新治疗靶点。

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拜谱小结

该研究不仅揭示了器官特异性、性别依赖性的代谢衰老规律，更通过代谢时钟锁定了AKG、羟脯氨酸等关键调控靶点，为衰老相关疾病的精准干预、健康寿命延长提供了全新的代谢组学视角与转化方向。本次突破性研究的背后，离不开精准的分子机制解析与多组学数据支撑。拜谱生物可提供完善成熟的蛋白质组学、修饰组学、代谢组学、转录组学等多组学产品技术服务体系，其中在代谢组学方向，拜谱生物可提供丰富的靶向代谢组产品选择，包括CC100中心碳代谢、氨基酸代谢、核苷酸代谢、（水/脂溶性）维生素检测，以及QMT1000医学绝对定量靶向代谢组等；同时还能依托专业能力整合多组学数据进行深入挖掘分析，全面解析机制机理等，助力高分文章发表。欢迎咨询！

参考文献

Pilley SE, Awad D, Latumalea D, et,al. A metabolic atlas of mouse aging. Cell Metab. 2025 Nov 25:S1550-4131(25)00476-0. doi: 10.1016/j.cmet.2025.10.016.