人口老龄化是我国及全球许多国家面临的日益紧迫的问题。而作为健康衰老天然模型的百岁老人，其寿命不但远长于普通人群，还能延缓甚至规避衰老相关重大疾病的困扰。因此，以百岁老人为研究对象，揭示其延缓/规避重大老年疾病的保护机制，将可能为老年疾病的早期防治、改善老年人群健康提供全新的视角和策略。虽然代谢控制在调控生物体衰老进程及健康寿命方面发挥着至关重要的作用，但百岁老人中是否存在促进健康老龄的关键代谢特征并不清楚。

　　人体代谢是一个复杂的网络，包含数千个代谢反应和数千个代谢物，如何系统的研究此网络并从中甄别关键代谢特征是领域尚未解决的难点。为解决这一难点，课题组李功华博士等开发了一个全新的代谢网络模拟方法GPMM以对整个人体代谢网络进行分析并发现复杂表型（如长寿、疾病等）对应的关键代谢通路和关键代谢物。与现有方法相比，GPMM的准确性具有质的提高（预测和实验测量之间的相关性R2从小于0.34显著提高至0.86）。李功华博士应邀在2021年计算生物学与系统生物学领域国际知名会议ISMB/ECCB就GPMM方法进行大会报告，并获得数据整合领域报告第一名（https://www.iscb.org/ismbeccb2021-general/awardwinners#camda-talk）。

　　采用GPMM方法，研究人员系统重建并分析比较了我国百岁老人及年轻对照的代谢网络（包括3977个代谢反应），发现脂肪酸氧化（FAO）增强是百岁老人中最显著的代谢特征。通过测定同一批长寿及对照样本的血清代谢组数据，结果表明百岁老人血清中脂类物质总体较年轻对照显著降低，进一步支持百岁老人脂代谢增强的结论。鉴于脂肪酸氧化随正常衰老而降低，且许多老龄相关的疾病（如心血管疾病等）均与脂肪酸氧化降低有关。因此该项研究首次揭示脂肪酸氧化增强是百岁老人最为显著的代谢特征，提示其可能是长寿老人实现健康老化的重要代谢机制，这为老年疾病的早期防治提供了新的视角和策略。

　　该研究论文以“System-level metabolic modeling facilitates unveiling metabolic signature in exceptional longevity”为题发表在衰老研究领域知名杂志Aging Cell上（https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/acel.13595）。中国科学院昆明动物研究所的李功华副研究员为论文的第一作者，中国科学院昆明动物研究所的孔庆鹏研究员、黄京飞研究员及美国哈佛医学院的肖文中教授为论文的通讯作者。该项目由中国科学院昆明动物研究所主导，并得到美国哈佛医学院在算法设计方面的帮助。项目得到科技部、国家自然科学基金委、中国科学院、云南省科技厅、昆明市等基金项目的资助。

GPMM代谢模拟流程及主要发现