Von "One Size Fits All" zu maßgeschneiderter Gesundheitsoptimierung
Die traditionelle Medizin basiert auf Durchschnittswerten und Bevölkerungsstudien. Doch wir sind alle unterschiedlich – genetisch, epigenetisch, im Stoffwechsel und Lebensstil. Personalisierte Medizin nutzt diese individuellen Unterschiede, um Diagnose, Prävention und Behandlung präzise auf den Einzelnen abzustimmen.
Im Kontext von Langlebigkeit eröffnet dieser Ansatz revolutionäre Möglichkeiten: Statt allgemeiner Ernährungsratschläge können wir basierend auf Genetik und Mikrobiom optimieren. Statt auf Symptome zu warten, können wir biologisches Alter messen und proaktiv intervenieren. Statt Einheitslösungen können wir personalisierte Anti-Aging-Protokolle entwickeln.
Wichtig zu verstehen: Personalisierte Medizin ist vielversprechend, aber kein Allheilmittel. Viele Tests befinden sich noch in der Validierungsphase. Genetik ist nur ein Puzzleteil – Lebensstil, Umwelt und Epigenetik spielen oft eine größere Rolle. Skepsis und wissenschaftliche Sorgfalt sind geboten.
Wissenschaftliche Quellen
Quellenangaben
Zeevi, D., et al. (2015). Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses. Cell, 163(5), 1079-1094.
Horvath, S., & Raj, K. (2018). DNA methylation-based biomarkers and the epigenetic clock theory of ageing. Nature Reviews Genetics, 19(6), 371-384.
Berry, S. E., et al. (2020). Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition. Nature Medicine, 26(6), 964-973.
Belsky, D. W., et al. (2015). Quantification of biological aging in young adults. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(30), E4104-E4110.
Ferguson, L. R., et al. (2016). Guide and Position of the International Society of Nutrigenetics/Nutrigenomics on Personalised Nutrition: Part 1 - Fields of Precision Nutrition. Journal of Nutrigenetics and Nutrigenomics, 9(1), 12-27.
Jylhävä, J., et al. (2017). Biological Age Predictors. EBioMedicine, 21, 29-36.
Topol, E. J. (2019). Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books.
Lu, A. T., et al. (2019). DNA methylation GrimAge strongly predicts lifespan and healthspan. Aging, 11(2), 303-327.
Ordovas, J. M., et al. (2018). Personalised nutrition and health. BMJ, 361, bmj.k2173.
Picard, M., et al. (2014). Mitochondrial allostatic load puts the 'gluc' back in glucocorticoids. Nature Reviews Endocrinology, 10(5), 303-310.
Verwandte Themen
Über den Autor
vita-longa Redaktionsteam
Wissenschaftliche Redaktion
Unser interdisziplinäres Team aus Medizinern, Genetikern und Bioinformatikern bereitet aktuelle Forschungsergebnisse zur personalisierten Longevity-Medizin verständlich auf.
War dieser Artikel hilfreich?
Ihr Feedback wird lokal gespeichert und hilft uns, die Qualität unserer Inhalte zu verbessern.