你的日常习惯会影响寿命吗?晚上活动的人容易衰老吗?——正确解读热门的哈佛研究

你的日常习惯会影响寿命吗?晚上活动的人容易衰老吗?——正确解读热门的哈佛研究

步数无法显示的“衰老迹象”——活动时间和体内节律的新研究

有两个人每天走8000步。其中一个人早上开始活动,白天经常走动,晚上安静休息。另一个人几乎不动直到接近中午,然后从傍晚到深夜增加步数。仅看总步数,两人的运动量是相同的。然而,身体接收到的“一天的时间信息”不一定相同。

近年来的健康管理中,步数、运动时间、消耗卡路里等“量”被重视。然而,2026年8月在《Nature Communications》上发表的研究则聚焦于无法仅通过量来捕捉的另一面。研究关注的是,在24小时内活动和休息如何安排,形成多么明确的波动,以及每天的稳定性如何。

用一句话总结研究结果就是,“身体的衰老不仅与活动量有关,也与活动的节奏有关”。不过,在这里下结论还为时过早。研究并没有证明“成为早起型就会变年轻”,也没有判定“夜猫子一定会早衰”。理解这一界限是正确解读此次新闻作为健康信息的关键。


追踪2222人的“生活波形”长期数据

研究由哈佛T.H.陈公共卫生学院的Jinjoo Shim和Jukka-Pekka Onnela进行。参与美国大型研究平台“All of Us Research Program”的2222人提供了Fitbit记录和电子健康记录。分析的活动数据总计达到8447人年,研究对象的平均年龄约为60.6岁,其中68.5%为女性。

传统的活动量研究中,通常让参与者佩戴加速度计约一周,从短期记录中推测生活模式。然而,一周内可能会有感冒、旅行、恶劣天气、繁忙期等偶然因素。本次研究的优势在于利用市售可穿戴设备获得的多年记录,关注持续的趋势而非暂时的波动。

研究者不仅比较了简单的一天步数,还量化了24小时的平均活动水平、活动高峰、最活跃的连续10小时运动量、最安静的连续5小时活动量、昼夜差异、活动高峰时间、日常规律性等。此外,还对每小时的步数曲线进行统计分解,提取整体活动强度、开始活动的时间、高峰位置、早晚活动高峰分离的模式等。

也就是说,步数不是作为一个总和值,而是像心电图一样作为“波形”来读取的。


“生物学年龄”测量了什么

被比较的指标称为“PhenoAge”。这不是外观年龄,也不是直接测量DNA变化的表观遗传时钟。它结合了九个临床血液指标,如白蛋白、肌酐、血糖、CRP、白细胞计数等,作为与死亡风险相关的年龄来表示。

即使同样是60岁的人,根据血液指标推测的PhenoAge可能相当于55岁,也可能相当于65岁。研究中,使用PhenoAge比历年年龄提前或延迟的程度来调查“加速衰老”与活动节奏的关系。基线时有1021人,即45.9%被分类为加速衰老群体。

虽然PhenoAge已被验证与未来的疾病、身体功能、死亡风险相关,但它不是完全描述人类衰老的“真实年龄”。它只是将多个血液检测值汇总的统计指标。这一区别很重要。因为这项研究不是智能手表直接测量寿命,而是日常活动模式与从血液指标计算的衰老指标的变化重叠。


最强的关联是“白天活动,晚上休息”的节奏

分析中比较一致的是活动节奏的强度。24小时的活动水平较高、活动高峰明确、最活跃的10小时活动量大、活动期和休息期差异明显的人,加速衰老的可能性较低。

长期分析中,指标上升一个四分位对应加速衰老的可能性降低约26~46%。具体来说,平均活动水平、活动振幅、昼夜相对差异、最活跃的10小时运动量等显示出保护性方向。这并不意味着“剧烈运动一次”即可。更准确地说,是白天活动集中,夜间活动减少的节奏整体相关。

实际上,加速衰老群体相比非加速群体,白天活动高峰较低,凌晨0点到6点的活动较多。基线的平均步数,加速衰老群体约为7215步,非加速群体约为8141步。即便研究者考虑了一天步数和睡眠时间后,节奏指标的主要关联仍然存在。仅用“多走路的人更年轻”一句话无法解释。


活动高峰晚的情况下,加速衰老的可能性高22%

另一个引起关注的是活动高峰的时间。长期模型中,活动高峰时间晚的四分位对应加速衰老的可能性高22.1%。如果仅从这一点来看,可能会得出“夜猫子会衰老”的刺激性结论。

然而,这一解释至少需要注意三点。

首先,22.1%并不意味着个人的衰老速度加快了22.1%。这是统计模型上的“可能性”的相对差异,与绝对的发病概率增加不同。

其次,活动高峰不是直接测量体内时钟。Fitbit记录的行为时间受工作、通勤、育儿、护理、疾病、居住环境、季节、情绪等影响。并不是通过测量褪黑激素分泌或深部体温来确定“生理上的夜型”。

第三,晚的活动高峰可能加速衰老,也可能是健康状况恶化导致白天无法活动,生活向后推移。无法完全排除原因和结果相反的“逆因果”。

因此,这一结果并不是对夜型人的判决。更合理的解读是,活动时间晚可能成为健康变化的线索。


女性与“规律性”的关系更为显著

按性别划分的分析中,活动节奏的强度在男女中都显示出保护性方向。而活动时间和日常规律性的关联在女性中更强,规律性高的女性加速衰老的可能性低约15%。晚的活动开始或休息开始与女性中12~18%的高可能性相关。

在男性中,同样的关系不明显,反而是早晨和傍晚以后的活动高峰分离,夜间活动增加的不稳定模式与加速衰老相关。不过,尚未解明性别差异的原因。可能涉及激素、社会角色、工作形式、疾病构成、可穿戴设备的使用方式等多个因素。即使性别间某些效应量有差异,但并非所有交互作用在统计上都显著,因此应避免简单化为“只有女性应保持规律”。


社交媒体和读者评论中,期待与谨慎论交织

这项研究在社交媒体上也被分享,人们对“一天的形态可能反映身体的衰老”“智能手表拥有超过步数的信息”等未来导向的看法表示关注。在LinkedIn上,有人评价将活动指标与临床生物标记结合的想法是有用的。在Facebook上,也有公开帖子介绍了2222人、8447人年的研究结果。

另一方面,在WELT文章的公开评论中,怀疑多于热情。在文章获取时显示的35条评论中,主要重复了四个论点。

第一个是对“相关性不是因果关系”的批评。标题似乎显示生活节奏影响衰老,而正文中因果关系不明,这引发了不满。对此,有人回应科学是逐步减少不确定性,发现相关性也有价值。

第二个是对样本偏差的质疑。长期佩戴Fitbit并同意数据共享的人,健康意识和经济状况可能高于一般人群。实际上,这个群体中68.5%是女性,82.8%是白人,93.8%拥有大学以上学历,并不完全代表美国整体。

第三个是对早型和夜型的时间类型处理。“是否将天生夜型的人视为不健康”“活动时间应按起床后的经过时间而非钟表时间比较”等问题意识。这在研究的解释上是一个切中要害的问题。步数曲线是行为的结果,无法完全分离内在的体内时钟和社会时间限制。

第四个是“白天活动,晚上休息更健康不是显而易见的吗”的讽刺。然而,研究的价值在于将看似常识的假设通过多年实际生活数据和血液指标量化。听起来理所当然的事情与经得起测量的事情并不相同。

这些是公开范围内确认的帖子和评论的定性整理,并非民意调查。并不显示社交媒体整体的赞成与否比例,反应数量也会随时间变化。然而,它们仍然是了解人们期待和不满之处的材料。


研究的优势和不可忽视的局限

最大的优势在于处理了日常生活的长时间轴,而不是诊室的一时点。即使因身体不适或旅行而数日混乱,数月、数年的记录更容易区分个人的模式和持续变化。结合血液检测和可穿戴设备这两种不同类型的数据,反复追踪同一人的变化也是一大优势。

尽管如此,作为观察研究,无法得知干预的效果。研究者在统计上考虑了年龄、性别、种族、BMI、收入、就业、吸烟、共病、用药、步数、睡眠等多种因素,但夜班、育儿、用餐时间、光照、个体时间类型、可穿戴设备的摘除场景等无法测量的因素仍然存在。

市售设备特有的局限也存在。Fitbit的步数和睡眠估计依赖于其独特的算法,虽然能捕捉到行为,但无法直接测量大脑中的中枢时钟或各器官的分子时钟。充电或未佩戴时的数据缺失也会发生。如果身体状况差的人更容易停止佩戴,数据缺失本身可能导致结果偏差。

此外,PhenoAge使用的血糖或CRP等指标受感染、慢性疾病、药物、体重、饮食的影响。活动节奏和PhenoAge可能反映相同的背景因素。此次成果更应被视为“未来需验证的数字指标候选”,而非“延缓衰老的处方”。


我们明天应该改变什么

仅凭这项研究,不需要停止夜间运动或强行变为早起型。对于因工作或健康状况只能在晚上运动的人来说,与不运动相比,在可持续的时间内运动更符合当前的公共卫生依据。世界卫生组织建议成年人每周进行150~300分钟的中等强度有氧运动,或每周75~150分钟的高强度运动。此次研究并不替代这一“量”的基础。

在实际生活中,可以考虑以下温和的使用方式。

  • 不仅看一天的步数,还要在数周内观察“白天活动是否集中,晚上是否安静”。

  • 起床、用餐、运动、就寝时间,包括假日在内,不要过于极端地波动。

  • 当夜间活动量增加时,不要责怪数字,而是确认睡眠中断、疼痛、压力、护理、夜班等背景。

  • 不以早起为目标,在自己的时间类型和生活条件中,建立活动期和休息期的界限。

  • 不要将可穿戴设备的单日判定视为诊断,如有持续变化或症状,请咨询医疗人员。

特别重要的是,不要将节奏变成“纪律的分数”。轮班工作者、养育婴幼儿的人、护理者、慢性病患者,有时无法遵守理想的时间表。混乱的图表可能不是意志薄弱的证明,而是生活负担或健康变化的可视化信号。


智能手表会成为“衰老诊断器”吗

未来,可穿戴设备可能从通知步数目标的设备发展为检测个人正常状态变化的设备。白天活动高峰逐渐降低,夜间活动增加,每天的时间波动。这些变化如果与血液检测或问诊结合,可能成为早期调查虚弱、代谢异常、睡眠障碍、情绪变化的契机。

不过,这其中涉及隐私和过度诊断的问题。每分钟的行为数据既是健康信息,也是工作、外出、睡眠等生活本身的记录。谁拥有数据,是否用于保险或就业,是否因误检增加不安,这些设计是不可或缺的。

此次研究显示的最有趣的一点是,衰老的迹象可能不仅表现在细胞或血液中,也可能表现在“一天的过法形态”中。应该问的问题不是早型还是夜型,而是是否足够活动,是否充分休息,这种切换是否能根据自己的情况保持。而且,这种模式在长时间内如何变化。

步数是显而易见的。然而,健康不能仅通过总和来描述。未来的可穿戴设备将不仅显示走了多少步,还将显示我们的一天刻下了怎样的节奏。


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