Смертність: проблеми оцінки біологічного віку

,

  1. Уральське відділення Російської академії наук, Російська Федерація;
  2. Сиктивкарський державний університет, Російська Федерація;
  3. Російська академія наук, Російська Федерація;

віку

  • Цитується 3
  • Переглядів 2018
  • Анотації Відкриті анотації. Розраховується поточна кількість анотацій на цій сторінці .
  • Стаття
  • Анотація
  • Основний текст
  • Список літератури
  • Інформація про статтю та автора
  • Метрики

Анотація

Порівняння дев'яти різних підходів протягом 20 років виявляє найбільш перспективні показники біологічного віку.

Основний текст

Щоб побачити, чи ефективні методи лікування для запобігання старінню, спочатку нам потрібен спосіб надійного вимірювання біологічного віку (Москалев, 2019). Біологічний вік - це складний параметр, що включає календарний вік людини, стан її здоров’я, пов’язаний із віком, та медичні ознаки, коли вони можуть померти від старості. Історично склалося так, що перші оцінки біологічного віку базувались на маркерах, які можна було виміряти в клініці (таких як запалення, резистентність до глюкози та ендокринні маркери) та на функціональних тестах (таких як когнітивна функція та кардіореспіраторна придатність; оглянуто в Jia et al., 2017). Такі маркери мають пряму клінічну інтерпретацію, але навіть якщо вони прогнозують смертність краще паспортного віку, незрозуміло, якою мірою вони вимірюють саме біологічне старіння, а не погіршення стану здоров'я з інших причин. Крім того, ці маркери часто працюють лише як усереднені показники у дуже великих вибірках і дуже різняться у різних осіб. Однак, можливо, вдасться подолати ці обмеження, використовуючи штучний інтелект для створення моделей із використанням декількох старіючих біомаркерів (Жаворонков та ін., 2019).

Інші підходи, засновані на більш глибокому розумінні молекулярних та клітинних причин старіння, включають вимірювання рівнів p16 (маркер клітинного старіння або коли клітина перестає ділитися) та вимірювання довжини теломер у лейкоцитах (біологічний вік збільшується із збільшенням довжини теломер зменшується; Waaijer et al., 2012; Epel et al., 2009). Теоретично ці маркери повинні бути більш чутливими до ранніх ознак старіння (на відміну від смертності та слабкості), але, як і клінічні маркери для окремих пацієнтів, їм не вистачає стійкості та відтворюваності. Це пов’язано з тим, що старіння є багаторівневим процесом, тому маркери окремих механізмів не можуть охопити всіх його аспектів.

Третій підхід полягає у використанні «оміки» (тобто для аналізу транскриптома, метилому, протеома та метаболома). Зміни в «омах» є результатом змін в організмі на різних рівнях, що робить їх корисним способом наближення до складності процесу старіння. Використовуючи такий підхід, не існує єдиного біологічного віку, а швидше метаболічний, протеомічний або метиломний вік. Мульти-омічні підходи також використовувались для оцінки швидкості старіння (Соловєв та ін., 2020).

В рамках оміки аналізи метилювання ДНК або епігенетичних годинників є найбільш надійним показником вікових змін і стали сферою досліджень, що швидко розвивається (Bell et al., 2019). Але питання все ще залишаються. Наскільки епігенетичні годинники є функцією віку, і якою частиною біологічного старіння? Як змінюється епігеном з віком? Наскільки тісно епігенетичні годинники пов’язані зі смертністю? Чи можна змінити епігенетичний вік, наприклад, шляхом зміни способу життя чи втручання? Дієта, фізичні вправи, освіта та фактори способу життя, здається, можуть впливати на швидкість старіння відповідно до епігенетичних годин (Quach et al., 2017; Gensous et al., 2019; Sae-Lee et al., 2018). Деякі препарати можуть уповільнювати епігенетичний годинник у клітинах, культивованих в лабораторії (Horvath et al., 2019), а деякі методи лікування також виявилися ефективними in vivo (Chen et al., 2019; Fahy et al., 2019).

Зараз у eLife Сара Хагг з Інституту Каролінської та колеги з Університету Каліфорнії Ріверсайд, Університету Індіани на південному сході та Університету Йенчёпінга - першим автором якої є Ся Лі - вивчають, як дев'ять різних методів оцінки біологічного віку змінюються з часом у когорті 845 осіб середнього та старшого віку зі Швеції, яких досліджували протягом 20 років (Li et al., 2020). Три із виміряних біологічних віків були функціональними (когнітивна функція, індекс функціонального старіння та індекс слабкості), а чотири базувались на рівнях метилювання ДНК (звані Горват, Ханнум, ФеноАдж та Гримадж). Іншими двома були довжина теломер (виміряна qPCR) та фізіологічний вік (розрахований як складений бал клінічних вимірювань, таких як індекс маси тіла або окружність талії, та біомаркери крові, такі як гемоглобін або холестерин).

Це дослідження є унікальним, оскільки воно порівнює кілька підходів одночасно і оцінює, як вимірювання змінюються з часом: функціональні дані та біологічні зразки збирали дев'ять разів між 1986 і 2014 рр. Профілі для трьох функціональних вимірювань вказували, що прискорене старіння почалося приблизно у віці 70, тоді як інші біологічні віки демонстрували лінійний ріст із часом.

Автори виявили статеві відмінності середнього рівня різних біологічних віків. Жінки демонстрували більшу довжину теломер та менший вік метилювання ДНК у порівнянні з чоловіками, але також у середньому вищі за двома з трьох функціональних оцінок. Довжина теломерів показала найслабші кореляційні зв'язки як з хронологічним віком, так і з іншими вимірами. Найвищі кореляційні зв'язки були між двома віками метилювання ДНК (Horvath та Hannum), а також між індексом функціонального старіння та двома іншими функціональними біологічними віками. Щодо здатності біологічних віків прогнозувати вікову смертність, одна з функціональних оцінок (індекс слабкості) та один із годин метилювання (GrimAge) були найкращими предикторами, тоді як довжина теломер була найгіршою.

Ці результати вказують на те, що вік метилювання та індекс слабкості є найбільш перспективними підходами до оцінки біологічного віку, і підкреслюють значення оцінки цих оцінок понаднормово в тій самій популяції.