Мы не все стареем с одинаковой скоростью. Но хотя некоторые долгожители могут стареть исключительно медленно из-за выигрыша генетического джекпота, известно, что множество поведенческих и образ жизни факторов ускоряют старение, включая стресс, плохой сон, плохое питание, курение и алкоголь. Поскольку такие экологические эффекты запечатлеваются в нашем геноме в форме эпигенетических меток, можно количественно оценить молекулярное старение, характеризуя эпигеном в прогностических геномных участках.
За последнее десятилетие ученые разработали несколько таких «эпигенетических часов», откалиброванных по хронологическому возрасту и различным факторам образа жизни у большого количества людей. Большинство из них были сосредоточены на метилировании ДНК в клетках крови, что делает сбор образцов обременительным, а также стрессовым для пациента. Но в начале этого года ученые из США разработали часы второго поколения под названием CheekAge, которые основаны на данных метилирования в легко собираемых клетках с внутренней стороны щек.
Теперь, в работе Frontiers in Aging , команда впервые продемонстрировала, что CheekAge может точно предсказать риск смертности — даже если в качестве входных данных используются эпигенетические данные из другой ткани.
«Мы также демонстрируем, что определенные участки метилирования особенно важны для этой корреляции, выявляя потенциальные связи между определенными генами и процессами и смертностью человека, фиксируемой нашими часами», — сказал Максим Шохирев, первый автор исследования и руководитель отдела вычислительной биологии и науки о данных в компании Tally Health в Нью-Йорке.
CheekAge был разработан или «обучен» путем сопоставления доли метилирования примерно в 200 000 участках с общим показателем здоровья и образа жизни, отражающим предполагаемые различия в физиологическом старении.
Биологические часы тикают.
В настоящем исследовании Шохирев и коллеги использовали статистическое программирование, чтобы увидеть, насколько хорошо оно предсказывает смертность от любой причины у 1513 женщин и мужчин, родившихся в 1921 и 1936 годах и наблюдавшихся на протяжении всей жизни программой Lothian Birth Cohorts (LBC) Эдинбургского университета. Одной из целей LBC было связать различия в когнитивном старении с образом жизни и психосоциальными факторами, а также биомедицинскими, генетическими, эпигенетическими и данными визуализации мозга. Каждые три года у добровольцев измеряли метилом в клетках крови примерно в 450 000 сайтах метилирования ДНК. Последняя доступная временная точка метилирования использовалась вместе со статусом смертности для расчета CheekAge и его связи с риском смертности. Данные о смертности были получены из Центрального регистра Шотландской национальной службы здравоохранения.
«Наши результаты показывают, что CheekAge в значительной степени связан со смертностью в продольном наборе данных и превосходит часы первого поколения, обученные на наборах данных, содержащих данные крови», — заключили авторы.
В частности, при каждом увеличении показателя CheekAge на единицу стандартного отклонения коэффициент риска смертности от всех причин увеличивался на 21%. Это означает, что CheekAge тесно связан с риском смертности у пожилых людей.
«Тот факт, что наши эпигенетические часы, обученные на клетках щек, предсказывают смертность при измерении метилома в клетках крови, говорит о наличии общих сигналов смертности во всех тканях», — сказал Шохирев. «Это означает, что простой, неинвазивный мазок со щеки может стать ценной альтернативой для изучения и отслеживания биологии старения».
Исследователи более подробно рассмотрели те сайты метилирования, которые были наиболее тесно связаны со смертностью. Гены, расположенные вокруг или вблизи этих сайтов, являются потенциальными кандидатами на влияние на продолжительность жизни или риск возрастных заболеваний. Например, ген PDZRN4, возможный супрессор опухолей, и ALPK2, ген, вовлеченный в рак и здоровье сердца в животных моделях. Другие гены, которые выделялись, ранее были вовлечены в развитие рака, остеопороза, воспаления и метаболического синдрома.
«Было бы интересно определить, влияют ли такие гены, как ALPK2, на продолжительность жизни или здоровье животных», — сказал соавтор исследования Адив Джонсон. «Также необходимы дальнейшие исследования, чтобы определить, какие еще ассоциации, помимо смертности от всех причин, можно обнаружить с помощью CheekAge. Например, другие возможные ассоциации могут включать частоту различных возрастных заболеваний или продолжительность «здоровья» — периода здоровой жизни без возрастных хронических заболеваний и инвалидности».
