Возраст, больше чем число

 

2018-12-27 00:58




Исследователи проанализировали клетки кожи людей от очень молодых до очень пожилых. На основе анализа были выявлены молекулярные сигнатуры, которые могут указывать на возраст. Применяя алгоритмы машинного обучения к этим биомаркерам, ученые смогли предсказать биологический возраст человека с ошибкой в среднем менее восьми лет.

Врачи давно отмечают, что биологический возраст и хронологический возраст не всегда совпадают. 55-летний может демонстрировать много признаков старости и иметь многочисленные возрастные заболевания, в то время как 80-летний может быть здоровым и крепким человеком. В то время как диета, физическая активность и другие факторы играют важную роль, есть много теорий относительно того, почему и как некоторые люди с возрастом выглядят лучше, чем их одногодки. Пока эти факторы остаются плохо понятыми.

Для исследования, опубликованного 19 декабря 2018 года в Genome Biology, совместная команда из Института Солка проанализировала клетки кожи, начиная от очень молодых до очень старых, и искала молекулярные сигнатуры, которые могут предсказать возраст. Развитие лучшего понимания биологических процессов старения может в конечном итоге помочь в решении проблем со здоровьем, которые чаще встречаются в пожилом возрасте, таких как болезни сердца и деменция.

Этот эксперимент был разработан, чтобы определить, существуют ли молекулярные признаки старения во всем диапазоне продолжительности жизни человека. Мы хотим разработать алгоритмы, которые могут определить «здоровое старение» и «не здоровое старение», и попытаться найти различия.

Соавтор Сакет Навлакха, доцент в лаборатории интегральной биологии Института Солка.
Касательно терминов. Мы знаем, что старение априори не может быть здоровым. В тексте имеется ввиду следующее. Если в возрастом здоровье усугубляется настолько, что страдает качество жизни – это не здоровое старение. Если с возрастом здоровье усугубляется, но не мешает качеству жизни (человек этого не замечает) – это здоровое старение. Ваши формулировки этих понятий мы будем рады видеть в комментариях.
Исследование обеспечивает основу для решения таких вопросов старения человека, как скорость старения во время стресса.
Профессор Мартин Хетцер, один из старших авторов, а также вице-президент Института Солка и главный научный сотрудник.

Исследователи сосредоточились на типе клеток кожи, называемых дермальными фибробластами, которые генерируют соединительную ткань и помогают коже заживать после травмы. Они выбрали этот тип клеток по двум причинам: во-первых, клетки легко получить с помощью простой неинвазивной биопсии кожи. Во-вторых, более ранние исследования показали, что фибробласты могут содержать признаки старения. Это связано с тем, что, в отличие от большинства типов клеток, которые полностью обновляются каждые несколько недель или месяцев, подмножество этих клеток остается с нами всю нашу жизнь.

Исследователи проанализировали фибробласты, взятые у 133 здоровых людей в возрасте от 1 до 94 лет. Чтобы получить репрезентативную выборку, группа исследовала в среднем по 13 человек на каждое десятилетие. Лаборатория культивировала клетки для размножения, а затем использовала метод, называемый РНК-секвенированием (RNA-Seq), для поиска биомаркеров в клетках, которые меняются с возрастом. RNA-Seq использует технологии глубокого секвенирования, чтобы определить, какие гены включены в определенные клетки. Используя собственные алгоритмы машинного обучения для сортировки данных RNA-Seq, команда нашла определенные биомаркеры, указывающие на старение, и смогла предсказать возраст человека с ошибкой в ?среднем менее восьми лет.

Мы использовали подход «кухонная раковина» в этом проекте. Вместо того, чтобы углубляться в это исследование с идеей того, что мы хотели найти, мы решили посмотреть на изменения в экспрессии всех генов, кодирующих белок, и позволить алгоритмам разобраться в этом. Мы использовали так называемое ансамблевое машинное обучение.
Первый автор исследования Джейсон Флейшер, научный сотрудник Института Солка.

Анализ команды Института Солка отличался от более ранних подходов, использованных в других лабораториях для изучения биологического старения. Большинство предыдущих исследований были сосредоточены на изменениях только в нескольких участках метилирования ДНК, а не на изменениях экспрессии во всем геноме. Набор данных также был намного больше, чем любое исследование такого типа, которое когда-либо проводилось ранее. Это обусловлено выборкой, представляющей диапазон десятилетий. Ученые обнародовали данные, чтобы другие исследователи могли их использовать.

Чтобы проверить алгоритм, команда также использовала фибробласты от 10 пациентов с прогерией, генетическим заболеванием, характеризующимся ускоренным старением. Основываясь на анализе молекулярных сигнатур этих пациентов в возрасте от двух до восьми лет, модель предсказала, что они примерно на десятилетие старше своего календарного возраста.

Тот факт, что наша система может предсказать этот вид старения, показывает, что модель постепенно постигает истинные основы биологического возраста.
Первый автор исследования Джейсон Флейшер, научный сотрудник Института Солка.

Хоть в этом исследовании и были обнаружены возрастные биомаркеры, исследователи подчеркивают, что только то, что является предиктором/симптомом старения. Но не является причиной старения. Тем временем, если результаты подтверждаются, врачи могут использовать этот тип анализа, чтобы определить, когда стоит начинать скрининг пациентов на возрастные состояния, и консультировать их о выборе здорового образа жизни.

Прежде чем разрабатывать какие-либо профилактические меры, необходимо провести дополнительные исследования. Одним из следующих шагов этого исследования будет поиск этих сигнатур в других типах клеток.

Старение является причиной многих болезней, включая болезнь Альцгеймера и другие неврологические проблемы. Если мы сможем показать, что изменения, которые мы наблюдали в фибробластах, связаны со старением в других типах клеток, мы можем в конечном итоге использовать эти сигнатуры для разработки целевых вмешательств.
Соавтор Сакет Навлакха, доцент в лаборатории интегральной биологии Института Солка.

Другими исследователями в работе были Роберта Шульте, Сяо Х. Цай, Свати Тяги, Максим Н. Шохирев и Лин Хуанг из Солка; и Аркаитц Ибарра из Молекулярный стетоскоп, Inc.

Эта работа была профинансирована грантом Премии Национального института здравоохранения по трансформационным исследованиям (R01 NS096786), Фондом Кека, Фондом NOMIS, Национальным институтом по проблемам глухоты и других нарушений коммуникации при поддержке Национальных институтов здравоохранения (1R01DC017695) и благотворительной организацией «Пью».

Автор: редакция www.sciencedaily.com

Перевод: Филипп Дончев

Ссылка на источник: https://www.sciencedaily.com/releases/2018/12/181220104715.htm


Источник: m.vk.com