Nuove scoperte sull'invecchiamento biologico e la salute
La ricerca mostra collegamenti tra età biologica, salute degli organi e scelte di vita.
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Indice
- Misurare l'Età biologica
- Lo studio della Proteomica plasmatici
- Età biologica e Forza della presa
- Modelli di invecchiamento basati sulla mortalità
- Differenze tra uomini e donne
- Invecchiamento e Malattie croniche
- Fattori di stile di vita che influenzano l'invecchiamento
- Studi longitudinali sull'invecchiamento
- Previsioni degli esiti sulla salute
- Conclusione
- Fonte originale
L'invecchiamento è un processo complicato che avviene a diversi livelli nel corpo. Inizia a livello molecolare e colpisce le nostre cellule, tessuti e organi nel tempo. Questo processo può portare a varie malattie e aumenta il rischio di morte. Sapere come funziona è importante per trovare modi per aiutare le persone a vivere vite più sane e più lunghe. Tuttavia, la nostra attuale comprensione di come i vari aspetti dell'invecchiamento si connettono tra loro e come contribuiscono alle malattie legate all'invecchiamento è ancora limitata.
Età biologica
Misurare l'Gli scienziati hanno sviluppato metodi per misurare l'età biologica usando un concetto chiamato orologi dell'invecchiamento. Questi orologi sono stati creati inizialmente usando schemi nella metilazione del DNA, che è un modo per modificare i geni. Ora, questi metodi sono stati adattati per studiare altre aree come il trascrittoma (l'insieme di tutte le molecole di RNA) e il proteoma (l'insieme di tutte le proteine). Questi orologi biologici stimano l'età di una persona in base ai cambiamenti che avvengono nel suo corpo nel tempo. L'età biologica può essere diversa dall'età cronologica, che è l'età basata sulla data di nascita. Questa differenza può servire come indicatore di malattie legate all'età e rischio di Mortalità.
Gli organi invecchiano a ritmi diversi. Nuove ricerche hanno mostrato che persone con background diversi possono sperimentare l'invecchiamento nei loro organi in modi unici. Per esempio, gli scienziati hanno studiato un gran numero di persone e hanno scoperto che le differenze nell'invecchiamento potevano essere identificate guardando le proteine nel sangue. Grandi studi come il UK Biobank hanno fornito l'opportunità di osservare questi schemi di invecchiamento e capire come le scelte di vita o i trattamenti possano influenzare la salute e la longevità.
Proteomica plasmatici
Lo studio dellaIn questo studio, i ricercatori hanno usato dati di oltre 53.000 partecipanti nel UK Biobank per creare modelli che mostrano schemi di invecchiamento in organi specifici. Guardando come le proteine si comportano nel sangue e collegando queste informazioni a organi specifici, hanno potuto identificare segni di invecchiamento unici che riflettono come diversi organi invecchiano a ritmi diversi. I loro modelli sono stati anche in grado di prevedere le età biologiche in base alle proteine trovate, così come il rischio per varie malattie.
Per analizzare i dati, i partecipanti sono stati divisi in due gruppi: uno per addestrare i modelli e l'altro per testarli. I ricercatori hanno usato un metodo chiamato regressione a rete elastica per prevedere l'età biologica in base ai livelli di proteine. Questa prima versione del loro modello ha mostrato una forte relazione positiva tra età biologica ed età cronologica, il che significa che può prevedere accuratamente quanti anni ha qualcuno biologicamente.
Forza della presa
Età biologica eLo studio ha anche esaminato come l'età biologica si relaziona con attributi fisici come la forza della presa. Hanno scoperto che man mano che l'età biologica aumenta, la forza della presa tende a diminuire. Lo studio ha anche notato differenze nell'invecchiamento tra uomini e donne, con gli uomini che mostrano generalmente età biologiche più alte. Inoltre, fattori come l'età in cui sono morti i genitori di una persona potrebbero fornire ulteriori informazioni sull'età biologica e la longevità.
I risultati suggeriscono che l'età biologica, come prevista dai modelli, è correlata a vari attributi di salute, inclusa la forza della presa e l'aspettativa di vita. Con l'aumento dell'età biologica, aumenta anche il rischio di malattie legate all'età. Questo significa che comprendere l'età biologica può aiutare a identificare individui a rischio più elevato di problemi di salute come malattie cardiache o demenza.
Modelli di invecchiamento basati sulla mortalità
Successivamente, i ricercatori hanno sviluppato modelli basati sulla mortalità, prevedendo l'invecchiamento attraverso la lente di quanto sia probabile che qualcuno possa avere problemi di salute o morire in base alla propria età biologica. Questi modelli basati sulla mortalità si sono comportati bene nel prevedere l'età cronologica. Infatti, hanno mostrato correlazioni ancora più forti con vari rischi per la salute rispetto ai modelli di età biologica iniziali.
Quando sono stati testati su un altro gruppo di persone diverse, i modelli di mortalità hanno continuato a mostrare forti correlazioni con l'invecchiamento e i risultati sulla salute. Questo suggerisce che questi modelli sono affidabili e possono fornire preziose informazioni indipendentemente dalla popolazione studiata.
Differenze tra uomini e donne
Una scoperta chiave è stata che i modelli hanno evidenziato differenze tra uomini e donne. Gli uomini sono stati costantemente trovati biologicamente più anziani delle donne, anche quando sono stati aggiustati per vari fattori. I modelli basati sulla mortalità hanno anche fornito una comprensione più chiara di come i diversi sessi invecchiano e dei rischi di mortalità associati a quell'invecchiamento.
Oltre al genere, i ricercatori hanno esplorato come elementi di stile di vita come dieta, occupazione e uso di farmaci influenzano l'età biologica. Per esempio, l'istruzione più alta e i lavori professionali erano collegati a età biologiche più basse, mentre i lavori più routinari sembravano correlati a un aumento dell'età biologica. Questo aspetto mostra come anche i fattori sociali giochino un ruolo nel processo di invecchiamento.
Malattie croniche
Invecchiamento eUlteriori indagini hanno rivelato forti connessioni tra invecchiamento e malattie croniche. Man mano che alcuni organi invecchiano più rapidamente, gli individui diventano più suscettibili a malattie associate a quegli organi. Per esempio, il modello di invecchiamento del fegato prevedeva un rischio maggiore di malattia del fegato, mentre l'invecchiamento polmonare era strettamente legato alla malattia polmonare ostruttiva cronica (BPCO). Questi risultati suggeriscono che le malattie legate all'età possono essere manifestazioni di un aumento dell'invecchiamento negli organi rispettivi.
Usando questi modelli specifici per organo, i ricercatori hanno trovato di poter prevedere accuratamente la probabilità di malattie legate all'invecchiamento. Questo significa che comprendere come invecchiano i singoli organi può portare a strategie di salute migliori e interventi mirati a rischi per la salute specifici.
Fattori di stile di vita che influenzano l'invecchiamento
Lo studio ha anche considerato come la dieta impatti l'età biologica. I partecipanti che mangiavano più frutta, verdura e cibi sani tendevano ad avere età biologiche più basse rispetto a quelli che consumavano più cibi processati e zuccheri. Questo mette in evidenza l'importanza di fare scelte alimentari sane per rallentare potenzialmente il processo di invecchiamento.
Analogamente, la ricerca ha analizzato come diversi farmaci influenzassero l'età biologica. Alcuni farmaci usati per condizioni croniche erano collegati a età biologiche più alte, suggerendo che quegli individui potrebbero affrontare problemi di salute più seri.
Un altro fattore esaminato è stato l'effetto del fumo e del consumo di alcol. È stato riscontrato che fumare aumentava significativamente l'età biologica prevista, in particolare influenzando la salute polmonare. Al contrario, il consumo di alcol ha mostrato risultati variabili, indicando che gli effetti potrebbero dipendere dall'organo specifico considerato.
Studi longitudinali sull'invecchiamento
Utilizzando dati raccolti nel tempo, i ricercatori hanno potuto monitorare i cambiamenti nell'età biologica tra i partecipanti. La maggior parte degli individui ha mostrato un aumento dell'età biologica come previsto. Interessante notare che lo studio ha trovato che gli uomini tendevano ad invecchiare più rapidamente delle donne, supportando ulteriormente osservazioni precedenti sulle differenze di genere nell'invecchiamento.
Lo studio ha anche scoperto che sia i molto giovani che i molto anziani tendevano ad invecchiare più rapidamente rispetto a quelli della fascia di età media. Questo cattura l'idea che un'età biologica estrema possa influenzare negativamente la salute, portando a un numero maggiore di diagnosi di malattie.
Previsioni degli esiti sulla salute
I ricercatori hanno applicato i loro modelli per prevedere gli esiti sulla salute in nuovi dataset. Per esempio, in uno studio su pazienti COVID-19, il modello di invecchiamento specifico per polmoni ha funzionato bene nel distinguere tra quelli infettati e non infettati. Questo riflette come l'invecchiamento influisca sulla vulnerabilità a certe malattie e sottolinea l'importanza della salute degli organi nel contesto di questioni di salute più ampie.
In un altro dataset focalizzato sulle malattie neurodegenerative, i modelli specifici per il cervello sono stati più efficaci rispetto ai modelli convenzionali nel prevedere l'età. Questo conferma ulteriormente che i modelli di invecchiamento adattati a organi specifici possono fornire informazioni più accurate sui rischi per la salute.
Conclusione
Questo studio illustra il potenziale di utilizzare dati di proteomica per comprendere l'invecchiamento e la sua connessione con la salute e le malattie. Sviluppando modelli che considerano l'età biologica, i ricercatori possono scoprire schemi che aiutano a prevedere gli esiti sulla salute e i rischi associati all'invecchiamento. I risultati suggeriscono che affrontare l'invecchiamento a livello organico, piuttosto che guardare solo all'invecchiamento complessivo, può portare a strategie sanitarie più efficaci. Ricerche future potrebbero continuare a indagare su come certe scelte di vita influenzino l'invecchiamento e come gli interventi possano essere più precisamente mirati per migliorare gli esiti sulla salute man mano che le persone invecchiano.
L'invecchiamento può essere visto come un processo naturale, ma questa ricerca evidenzia le sue interazioni complesse con malattie e fattori di stile di vita. Comprendere queste connessioni può aprire la strada a approcci innovativi per promuovere un invecchiamento più sano e migliorare la qualità della vita degli individui mentre invecchiano.
Titolo: Plasma-based organ-specific aging and mortality models unveil diseases as accelerated aging of organismal systems
Estratto: Aging is a complex process manifesting at the molecular, cell, organ and organismal levels. It leads to functional decline, disease and ultimately death, but the relationship between these fundamental biomedical features remains elusive. By applying machine learning to plasma proteome data of over fifty thousand human subjects in the UK Biobank and other cohorts, we report organ-specific and conventional aging models trained on chronological age, mortality and longitudinal proteome data. We show how these tools predict organ/systems-specific disease through numerous phenotypes. We find that men are biologically older and age faster than women, that accelerated aging of organs leads to diseases in these organs, and that specific diets, lifestyles, professions and medications are associated with accelerated and decelerated aging of specific organs and systems. Altogether, our analyses reveal that age-related chronic diseases epitomize accelerated organ- and system-specific aging, modifiable through environmental factors, advocating for both universal whole-organism and personalized organ/system-specific anti-aging interventions.
Autori: Vadim N. Gladyshev, L. J. E. Goeminne, A. W. Eames, A. Tyshkovskiy, M. A. Argentieri, K. Ying, M. Moqri
Ultimo aggiornamento: 2024-04-10 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.08.24305469
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.08.24305469.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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