Новые эпигенетические часы позволяют переосмыслить концепцию оценки возраста
Американские ученые представили новую модель эпигенетических часов — модель машинного обучения, предназначенную для прогнозирования биологического возраста по структуре ДНК.
Новая модель учитывает различия в генетических механизмах, способствующих замедлению и ускорению процесса старения. Модель позволяет предсказать биологический возраст и повысить точность оценки потенциальной эффективности антивозрастных вмешательств.
«Предыдущая модель была основана на взаимосвязи между паттернами метилирования ДНК и характеристиками, которые, насколько нам известно, коррелируют с процессами старения. Однако оставалось неясно, от каких факторов зависят темпы старения организма. Мы разработали первые часы, позволяющие разграничить причину и следствие», — сказал главный исследователь Вадим Гладышев. — Наши часы учитывают изменения, способствующие ускорению процессов старения и противодействующие им. Это позволяет предсказывать биологический возраст и оценивать эффективность мер по борьбе со старением».
Ученые, изучающие процессы, старения давно признали влияние метилирования ДНК — изменений в генетической структуре, определяющих функции генов, — на процесс старения. Примечательно, что определенные участки нашей ДНК — участки CpG — имеют более тесную связь со старением. На метилирование ДНК влияют привычки и образ жизни, например курение и соблюдение диеты. Аналогичная зависимость наблюдается и с точки зрения генетической наследственности. Это объясняет, почему люди, ведущие схожий образ жизни, могут стареть с разной скоростью.
Существующие модели эпигенетических часов позволяют предсказать биологический возраст на основе паттернов метилирования ДНК. Однако они не учитывают различий между процессами метилирования, определяющими биологическое старение, и процессами, которые просто коррелируют с процессом старения.
На основе большого набора генетических данных исследователи из лаборатории Гладышева выполнили эпигеномную менделевскую рандомизацию (EWMR). Данный метод используется для рандомизации данных и установления причинно-следственной связи между структурой ДНК и наблюдаемыми признаками. В исследовании было рассмотрено 20 509 участков CpG, определяющих восемь характеристик, связанных с процессом старения.
В их число входит продолжительность жизни, высокая продолжительность жизни (продолжительность жизни, превышающая 90-й процентиль), период сохранения здоровья (возраст на момент развития первого тяжелого возраст-ассоциированного заболевания), индекс старческой астении (показатель выраженности старческой астении с учетом накопления последствий заболеваний в течение жизни), самооценка здоровья, а также три показателя, связанных со старением: семейный анамнез, социально-экономический статус и другие факторы здоровья.
На основе данных характеристик и связанных с ними участков ДНК было создано три модели: CausAge, DamAge and AdaptAge. Первая из них представляет собой универсальные часы, которые позволяют предсказать биологический возраст по ДНК-обусловленным детерминантам. DamAge and AdaptAge включают изменения повреждающего или защитного характера. Исследователи провели анализ образцов крови 7036 человек в возрасте от 18 до 93 лет из когорты исследования Generation Scotland и выполнили обучение своей модели на основе данных, зарегистрированных у 2664 человек из этой когорты.
