莫喻枫 | 撰文

人类寿命究竟在多大程度上由遗传决定？这一直是许多研究者长期关注的问题，但要准确量化遗传对人类寿命的贡献难度极大，因为收集完整的寿命数据耗时漫长，且死亡原因复杂多样，既包括暴力、事故、感染等外部因素，也涉及基因突变和衰老相关疾病等内在因素。

既往研究对寿命遗传力的估计普遍较低：双胞胎研究显示仅为 20% 至 25%，而基于大规模家系数据的分析则表明其低至 6%。这里的 “遗传力” 是一个统计概念，用来估计某一性状在群体中有多大比例的差异是由遗传因素决定的。

然而，来自以色列魏茨曼科学研究所的最近研究指出，这些估计值因外源性死亡（extrinsic mortality）因素的干扰而被系统性低估了，当校正外源性死亡率的影响后，人类寿命的遗传力估算值高达约 55%，也就是说，对于人类寿命的长短，基因差异的贡献占到了55%

研究人员注意到，在实验室条件下，杂交野生小鼠的寿命遗传力可达 38% 至 55%，并且大多数人类其他生理性状的平均遗传力为 49%。相比之下，此前计算出的人类寿命的遗传力显得异常偏低，因此他们决定开发新的方法学重新评估人类寿命遗传力。

双胞胎因基因相同，其数据常在研究中被用来区分遗传与环境对人的影响。于是研究团队将目光聚焦于丹麦、瑞典和 SATSA（瑞典收养双胞胎老化研究）队列中的同卵和异卵双胞胎数据，其中既包括共同抚养的双胞胎，也包括分开抚养的双胞胎。

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首先，研究人员通过双胞胎寿命的相关性，来反推特定历史时期的外源性死亡率水平。结果显示，基因对寿命的真实影响，确实被外源性死亡率掩盖了。

在数学分析中，死亡率可被视为恒定外源性死亡率和年龄依赖性内在死亡率的总和，估计内在寿命的遗传力需要有一种方法来分离外源性死亡率的影响，但由于许多寿命数据缺乏足够的死因信息，难以校正外源性死亡率，于是研究人员尝试用数学建模的方法校正。

研究团队使用了两种不同的寿命模型：灵活拟合真实死亡率数据的 Makeham-Gamma-Gompertz（MGG）模型和基于生物学机制的 Saturating-removal（SR）模型。尽管建模思路不同，这两种模型都在结构上明确区分了内在死亡率和外源性死亡率。

在将模型拟合到丹麦和瑞典双胞胎的寿命数据后，研究团队尝试进一步在模型中系统性地降低外源性死亡率，以观察排除掉外源性死亡的情况下，寿命分布会发生怎样的变化。

当模型中外在死亡率被逐步降低后，同卵双胞胎的寿命变得越来越相似。当外源性死亡被完全“去除”后，寿命遗传力的估计值上升到约 50%，几乎是既往双胞胎研究结果的两倍。

这一建模思路也得到了现实数据的支持。在 SATSA 队列数据集中，出生年代越晚，暴力、事故、感染等外部因素导致的死亡风险越低，其寿命遗传力估计值也越高。

由于该数据集还包含癌症、心血管疾病和痴呆等死因信息，研究团队进一步发现，遗传对寿命的影响并不是单一常数，其与死因和年龄息息相关。癌症死亡的遗传力在老年阶段相对稳定，约为 30%。心血管疾病的遗传影响在 80 岁左右较强，但在极高龄人群中明显减弱。痴呆相关死亡则在 80 岁左右表现出最强的遗传效应，随后有所下降，但仍较高。也就是说，不同衰老相关疾病背后，遗传因素介入的方式和时间窗口并不相同。

校正外在死亡率后，人类寿命遗传力的估计值上升到了过去估计值的两倍，与大多数人类生理性状的遗传力水平相当。不过，研究团队在接受采访时也特别强调，“这一结果并不意味着寿命是一种 “宿命”。相反，健康与寿命的许多关键方面，依然深受生活方式选择等环境因素的影响。”

参考文献：

1. Ben Shenhar et al. , Heritability of intrinsic human life span is about 50% when confounding factors are addressed.Science391,504-510(2026).DOI:10.1126/science.adz1187