一个关于衰老的新颖理论框架，这个框架提出了衰老是一个可塑的过程，并且可以通过改变熵和热力学力量来影响。
逆转老化过程的挑战是什么？
逆转老化过程是一项巨大的挑战，因为它需要不切实际的微观控制水平来解决和纠正数万亿个细胞中每个罕见的甲基化事件。老化漂移源于这些罕见的组合故障，因此，逆转衰老需要对这些复杂的、罕见的事件进行精细的调控
动物界中不同物种的衰老差异性表明，衰老不是一个固定不变的生物过程，而是可以通过遗传和环境因素进行调整的。
将衰老视为一个多尺度现象，涉及到从分子到生物体的多个层面。
通过分析348种哺乳动物物种的DNA甲基化数据，研究者们试图找到与衰老相关的生物标志物和调控机制。
DNA甲基化是表观遗传学中的一个重要机制，它能够在不改变DNA序列的情况下调控基因表达。
甲基化变化率的分布为何遵循指数模式？
甲基化变化率的分布遵循指数模式，这表明虽然大多数变化发生在低速率下，但高速率事件的数量明显多于人们的预期。这种指数分布意味着自由能屏障的分布遵循Gumbel分布，这是极值统计中的三种通用分布之一。
Gumbel分布在水文学中有助于预测极端洪水事件的概率，而在生物学中，它与甲基化变化率的分布相关，表明大多数破坏性事件都是高能量转换的结果，每个事件都代表着“百年一遇的洪水”级紧急情况的例子
Gumbel分布在这里被用来描述激活屏障控制单个CpG位点的位点特异性损伤率。这意味着衰老可能由罕见的高能跃迁驱动，这些跃迁在高度冗余的系统中同时发生，因此几乎不可逆。
甲基化变化之所以缓慢，归结为保护性自由能屏障。这些屏障超出了噪声水平，并充当了分隔不同甲基化状态的高墙，使它们之间的转换不频繁，并有助于维持细胞稳定性。
DNA甲基化数据表明，甲基化变化率的分布是非高斯的，遵循指数模式，与Gumbel分布相关，这进一步说明了变化的缓慢性
- 高斯分布：是关于其均值对称的，在自然科学和社会科学中广泛应用，如测量误差、身高分布、智商分布等。它也是许多统计方法的基础，如t检验、方差分析等。
- Gumbel分布：不是对称的，它通常用于描述偏态分布的极值。主要用于极值事件的建模，如洪水、地震、极端天气事件等。在金融风险管理和保险业中也有应用，用于评估极端损失的概率。
这种变化缓慢，但是来一次百年一遇大洪水的概率方式，称为急剧衰老，在急剧衰老之前，老化是在慢慢漂移过程中。
如何降低衰老漂移率？
注意力应该转向降低衰老漂移率的方法，因为它会导致与年龄相关的功能衰退。
虽然逆转衰老似乎越来越难以捉摸，但通过降低衰老漂移率，可以减缓与年龄相关的功能衰退。
具体的策略和方法可能包括环境干预措施的使用，如饮食和运动、异体共生和细胞重编程等