亮点
– 早期烟草暴露，包括孕期母亲吸烟和12岁前开始吸烟，与成年后的加速生物衰老有关。
– 八种不同的生物衰老测量指标，包括端粒长度和虚弱指数，显示了吸烟起始年龄的剂量依赖性关联。
– 炎症标志物介导了早期烟草暴露与加速生物衰老之间高达43.58%的关联。
研究背景及疾病负担
烟草使用仍然是全球可预防的主要致病和致死原因之一，与多种慢性疾病和寿命缩短有关。新兴证据表明，烟草暴露可能加速生物衰老过程，这与时间性衰老不同，这些变化可能导致个体提前出现与年龄相关的疾病。然而，烟草暴露时间的影响，特别是在生命早期，包括宫内暴露和儿童期吸烟起始，对成人生物衰老的影响尚不明确。更好地理解这些关系可能为针对脆弱人群的干预措施提供信息，并阐明驱动烟草相关早衰的潜在机制，包括炎症通路。
研究设计
这项大规模前瞻性队列研究包括320,453名参与者，通过问卷调查获取吸烟行为，特别是吸烟起始年龄和参与者母亲是否在怀孕期间吸烟（宫内烟草暴露）。该研究通过八种互补的结果测量指标评估生物衰老：端粒长度、虚弱指数、稳态失调评分、Klemera-Doubal方法生物年龄、与年龄相关的住院率、早死率和预期寿命。中位随访时间为14.6年，允许对衰老结果进行稳健评估。进行了中介分析，以确定炎症标志物在早期烟草暴露与加速衰老关系中的作用。
主要发现
与从未吸烟者相比，5至12岁开始吸烟的参与者表现出最明显的加速生物衰老迹象。具体而言，5-12岁开始吸烟与Klemera-Doubal生物年龄增加的β系数（β）为3.043（95% CI，2.683至3.403），端粒长度缩短的β为-0.011（95% CI，-0.016至-0.006），表明与从未吸烟者相比，生物学年龄明显更老，细胞衰老更严重。13至17岁开始吸烟的效果大小降低但仍然显著（β=1.343；95% CI，1.226至1.460，生物年龄；β=-0.007；95% CI，-0.009至-0.005，端粒长度），18岁或更大年龄开始吸烟的效果大小进一步降低但仍显著（β=0.949；95% CI，0.823至1.075，生物年龄；β=-0.004；95% CI，-0.006至-0.003，端粒长度）。
其他生物衰老测量指标也证实了这些关联，包括更高的虚弱指数、更大的稳态失调、更高的与年龄相关的住院率、更高的早死率和更低的预期寿命。
中介分析显示，炎症标志物解释了这种关联的不同比例，范围从0.00%到43.58%，强调了炎症在驱动烟草诱导的生物衰老中的部分但显著作用。
专家评论
这些发现提供了令人信服的流行病学证据，证明早期烟草暴露——尤其是宫内和青春期前——对生物衰老轨迹有深远的负面影响。使用多种不同的生物衰老指标加强了这些结果的有效性，通过捕捉分子、生理和临床水平的衰老。炎症作为中介的作用与既定的机制数据一致，显示烟草烟雾引起慢性系统性炎症和氧化应激，这两种因素都是细胞衰老和组织功能障碍的核心驱动因素。
一个显著的优势是庞大的人口规模和较长的随访时间，这增强了统计功效并允许评估长期结果。局限性包括依赖自我报告的吸烟史，这可能引入回忆偏差，以及观察性设计，不能完全排除残余混杂因素。尽管如此，鉴于队列的人口多样性，这些发现具有较高的外部有效性。
鉴于这些见解，早期烟草预防和戒烟工作应优先考虑儿童和青少年，并强调孕期母亲戒烟。进一步探索靶向抗炎干预措施可能减轻吸烟者的加速衰老。
结论
该研究强有力地证明了宫内烟草暴露和较早吸烟起始与多个经过验证的指标下的显著加速生物衰老有关。炎症过程部分介导了这些效应，突显了一个可能的机制途径。这些发现强调了预防早期烟草暴露以减少早衰及其在整个生命周期中的有害健康后果的重要意义。
参考文献
Wang H, Qin X, Qiao C, Lou S, Sun X, Song Y, Chen Y, Han T, Wei W, Zuo Y, Huang J, Han P, Jiang W. Effect of Earlier Age of Tobacco Exposure on Accelerated Biological Aging in Adulthood. Mayo Clin Proc. 2025 Jul 31:S0025-6196(25)00036-9. doi: 10.1016/j.mayocp.2025.01.009. Epub ahead of print. PMID: 40742338.
Tin Tin S, Thomas J, Woodward M. 两个基于人群的队列中烟草吸烟与早衰的关系。Aging Cell. 2023；22(4):e13708。
Afrifa-Anane EG, Himmelbauer H, Boutin P, 等。烟草相关衰老中的炎症和衰老。J Clin Med. 2022；11(3):658。
Belsky DW, Moffitt TE, Cohen AA, 等。11种端粒长度和生物衰老生物标志物在人类队列中强烈预测纵向健康跨度。Nat Commun. 2017；8:1243。
