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# Scienze della salute# Epidemiologia

Progressi nella Misurazione dell'Età Biologica e degli Esiti di Salute

Nuovi metodi rivelano approfondimenti più profondi sulle connessioni tra età biologica e salute.

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Lo studio dell’invecchiamento, conosciuto come geroscienza, ha come obiettivo scoprire come invecchiamo e cosa possiamo fare per rallentare questo processo o addirittura invertirlo. Per farlo in modo efficace, i ricercatori hanno bisogno di metodi per misurare non solo quanti anni ha qualcuno, ma anche quanto è sano mentre invecchia. L'età cronologica di una persona è spesso usata come un fattore chiave per capire i suoi rischi per la salute. Tuttavia, l'età cronologica ha molti svantaggi; non tiene conto dello stile di vita di una persona o di come funziona il suo corpo.

Ecco perché gli scienziati stanno cercando modi migliori per misurare l'Età biologica, che riflette quanto è probabile che qualcuno si ammali, indipendentemente dai suoi anni. Marker ideali di età biologica aiuterebbero a capire quanto bene sta andando qualcuno dal punto di vista della salute e a guidarli verso stili di vita migliori e trattamenti contro l’invecchiamento.

Primi sforzi nella misurazione dell’età biologica

Inizialmente, i metodi per stimare l'età biologica si basavano su misure cliniche di come funziona il corpo. In seguito, gli scienziati hanno cominciato a includere dati biologici e molecolari di vario tipo. Alcune misurazioni iniziali includevano la lunghezza di specifiche parti delle cellule chiamate telomeri. Man mano che la ricerca andava avanti, venivano sviluppati sistemi più complessi che utilizzano dati da molte misurazioni biologiche.

Uno sviluppo chiave in questo campo riguarda la Metilazione del DNA, un processo che potrebbe indicare come l'età biologica si relaziona con gli esiti di salute. Questi metodi basati sulla metilazione del DNA, noti come “orologi di metilazione del DNA,” hanno dimostrato una forte capacità di prevedere l'età cronologica di una persona. Tuttavia, questo può essere problematico, perché se questi metodi sono troppo simili a semplicemente contare gli anni, non danno un vero quadro della salute.

Metodi più recenti focalizzati sul Rischio di mortalità

Per superare i limiti dei primi marker di età biologica, i ricercatori hanno creato una seconda generazione di test che si concentrano sulla previsione del rischio di morte o di altri esiti di salute gravi. Esempi includono nuovi marker di metilazione del DNA chiamati PhenoAge e GrimAge, oltre a un metodo che utilizza la risonanza magnetica per analizzare campioni di sangue.

Il vantaggio di questi test più recenti è che sono stati progettati con obiettivi più specifici in mente, aiutando a fornire un quadro più chiaro della salute generale e del rischio di mortalità. Ad esempio, un metodo, MetaboHealth, utilizza una combinazione di 14 Marker metabolici specifici per prevedere il rischio di mortalità, con risultati forti che indicano efficacia.

Come vengono combinati i dati di diversi studi

Il processo di assicurarsi che i dati di diversi studi possano essere confrontati accuratamente è importante in questa ricerca. Analizzando informazioni provenienti da vari studi sulla popolazione, i ricercatori hanno scoperto che differenze nel modo in cui i dati venivano raccolti potevano portare a risultati fuorvianti. Per affrontare questo problema, hanno sviluppato una Tecnica di calibrazione per controllare queste differenze e garantire che tutti i set di dati potessero essere confrontati equamente.

Questo metodo ha aiutato ad allineare i dati di quattro grandi studi, rendendo più facile vedere come la salute metabolica si relaziona con l'invecchiamento e gli esiti di salute complessivi. I ricercatori hanno appreso che potevano creare marker affidabili per l'età biologica analizzando i dati di questi studi armonizzati.

Costruire modelli predittivi

Utilizzando i dati ora combinati, i ricercatori hanno costruito modelli predittivi per stimare l'età biologica basata su varie misurazioni, inclusi metilazione del DNA e caratteristiche metaboliche. Hanno impiegato metodi statistici avanzati per identificare quali misurazioni specifiche fossero più utili nel prevedere gli esiti di salute.

Hanno scoperto che mentre alcuni marker metabolici erano molto efficaci, altri erano meno utili in questo contesto. Concentrandosi sulle caratteristiche più informative, i ricercatori hanno migliorato l'accuratezza delle loro stime di età biologica.

Collegare l’età biologica alla mortalità

Nei loro passi successivi, i ricercatori miravano a collegare questa età biologica più direttamente al rischio di mortalità. Hanno esaminato i dati di un gruppo specifico di individui per valutare quanto bene i loro nuovi marker di età biologica prevedessero la mortalità. Interessante, i marker che hanno sviluppato mostrano associazioni significative con i rischi di morte per varie cause.

La capacità di prevedere la mortalità potrebbe portare a strategie sanitarie migliori. Identificando gli individui a maggior rischio sulla base della loro età biologica, potrebbero essere messe in atto interventi mirati per migliorare gli esiti di salute.

Intuizioni uniche dai modelli di metilazione del DNA

Un risultato notevole di questa ricerca è stata l'identificazione di indicatori unici che non erano stati riconosciuti in precedenza. I ricercatori hanno scoperto che specifici schemi di metilazione del DNA potrebbero offrire intuizioni preziose sulla salute metabolica e sull'invecchiamento. Questi risultati implicano che la metilazione del DNA ha un grande potenziale per avanzare la nostra comprensione dell'età biologica e delle sue implicazioni per la salute.

Espandere oltre le previsioni di mortalità

I ricercatori hanno riconosciuto che concentrarsi solo sulla mortalità potrebbe limitare la comprensione del processo di invecchiamento. L'invecchiamento è un processo complesso e multidimensionale, e la salute può declinare in vari modi. Potrebbe essere utile esplorare come i loro risultati si relazionano ad altri problemi di salute, come la fragilità o le malattie croniche.

Estendendo la loro ricerca per esaminare un'ampia gamma di esiti di salute, gli scienziati potrebbero raccogliere intuizioni più complete sull’invecchiamento biologico e identificare meglio potenziali strategie preventive.

Importanza del controllo qualità nei dati

Durante questa ricerca, gli scienziati hanno sottolineato l'importanza di mantenere dati di alta qualità. Hanno implementato rigorose misure di controllo qualità quando raccoglievano e analizzavano i loro dati per garantirne l'affidabilità. Questo è stato cruciale perché li ha aiutati a stabilire collegamenti solidi tra i marker biologici e gli esiti di salute.

Conclusione: Un nuovo approccio per comprendere l'invecchiamento

Questa ricerca rappresenta un progresso prezioso nel campo della geroscienza. Sviluppando nuovi metodi per valutare l'età biologica e collegandoli a veri esiti di salute, gli scienziati stanno tracciando la strada per una migliore comprensione dell'invecchiamento.

Le intuizioni guadagnate dall'integrazione di caratteristiche metaboliche e metilazione del DNA potrebbero avere implicazioni enormi nella sanità. L’obiettivo finale è creare marker che riflettano accuratamente lo stato di salute di una persona e guidarla verso una migliore salute e longevità man mano che invecchia.

In sintesi, il lavoro evidenzia il potenziale di collegare misure biologiche agli esiti di salute, rivelando le complessità dell'invecchiamento e le migliori modalità per affrontare queste sfide. Combinando diverse fonti di dati e un'analisi accurata, i ricercatori si stanno avvicinando a fare significativi progressi su come comprendiamo e rispondiamo al processo di invecchiamento.

Fonte originale

Titolo: 1H-NMR metabolomics-guided DNA methylation mortality predictors

Estratto: 1H-NMR metabolomics and DNA methylation in blood are widely known biomarkers predicting age-related physiological decline and mortality yet exert mutually independent mortality and frailty signals. Leveraging multi-omics data in four Dutch population studies (N=5238) we investigated whether the mortality signal captured by 1H-NMR metabolomics could guide the construction of novel DNA methylation-based mortality predictors. Hence, we trained DNA methylation-based surrogates for 64 metabolomic analytes and found that analytes marking inflammation, fluid balance, or HDL/VLDL metabolism could be accurately reconstructed using DNA-methylation assays. Interestingly, a previously reported multi-analyte score indicating mortality risk (MetaboHealth) could also be accurately reconstructed. Sixteen of our derived surrogates, including the MetaboHealth surrogate, showed significant associations with mortality, independent of other relevant covariates. Finally, adding our novel surrogates to previously established DNA-methylation markers, such as GrimAge, showed significant improvement for predicting all-cause mortality, indicating that our metabolic analyte-derived surrogates potentially represent novel mortality signal.

Autori: Erik B. van den Akker, D. Bizzarri, M. J. T. Reinders, L. M. Kuiper, M. Beekman, J. Deelen, J. B. J. van Meurs, J. van Dongen, R. Pool, D. I. Boomsma, M. Ghanbari, L. Franke, BIOS Consortium, BBMRI-NL Consortium, P. E. Slagboom

Ultimo aggiornamento: 2023-11-03 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297956

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.02.23297956.full.pdf

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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