老化研究におけるエピジェネティッククロックの役割
エピジェネティッククロックは生物学的年齢を測定して、健康介入の効果を評価するんだ。
Daniel S Borrus, R. Sehgal, J. F. Armstrong, J. Kasamoto, J. Gonzalez, A. T. Higgins-Chen
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目次
人々は、より健康的に長生きする方法を見つけようとしています。考えられている方法としては、食事の変更、サプリメントの摂取、そして薬の使用があります。歳をとる生物学的理由にアプローチして、年齢に伴う問題を遅らせたり、減らしたりしようってわけです。理想的には、目に見える問題が出るずっと前にこれらの変化が始まるべきです。でも、これらのアイデアを臨床試験でテストするのは大変でお金もかかります。研究者たちは、短期間で生物学的年齢を測れる加齢バイオマーカーを使って、これらの介入がどれほど効果的かを見ることを提案しています。
エピジェネティック・クロックって何?
加齢を測る方法の一つに、エピジェネティック・クロックってのがあります。このクロックはDNAの変化、特にCpGと呼ばれる特定のポイントを見ます。過去10年間で人気が出てきたのは、単純な血液サンプルで個人の生物学的年齢を予測できるからです。最初のバージョンはDNAパターンに基づいて、年代を見積もることに焦点を当ててました。最近のバージョンは、PhenoAgeやGrimAgeのように健康リスクや加齢のスピードを予測することを目指しています。また、新しいモデルのDunedinPoAm38もあり、生物学的年齢の変化を時間をかけて見ます。
これらのクロックはどう使えるの?
エピジェネティック・クロックは臨床試験でとても役立ちます。介入、たとえば新しい食事法や運動プログラムを受けた前後で生物学的年齢がどう変わるかを研究者が見るのを助けます。すでにいくつかの研究では、食事、運動、サプリメントが加齢に及ぼす影響を調べるためにこれらのクロックを使っています。ただし、長期の研究でこれらのクロックを使うのにはいくつかの課題があります。
測定の信頼性
一つの問題は信頼性です。研究では、同じ個人を何度もテストしても結果が大きく異なることがあることがわかっています。この変動は技術的な問題や他の要因から来るかもしれません。この問題を解決するために、科学者たちは年齢に関連するパターンを分析する際に、より多くのポイントを使用して測定のノイズを減らす改良版のクロックを開発しました。
正しいクロックを選ぶ
いくつかのエピジェネティック・クロックがある中で、研究者が直面する課題は、どのクロックを研究に使うかを決めることです。複数のクロックを使って異なる結果が出た場合、どれが正しいのか判断するのが難しいです。この問題は特に重要で、単一のクロックに焦点を当てた研究は、他のクロックからの重要な発見を無視してしまう可能性があります。もし研究者たちが特定のクロックからのポジティブな結果だけを報告し、他を見落としたら、バイアスのかかった結果になるかもしれません。
クロックの変化を調査する
研究者は、クロックの読み取りで見られる重大な変化のいくつかは他のクロックモデルでは再現できないかもしれないと考えています。彼らは二つの主要なアイデアを調査する予定です。一つは、クロックの読み取りの重大な変化がクロックの種類を超えて再現可能かどうかを確かめること、もう一つは、どの変化が本物で、どれが測定ノイズによるものかを理解することです。これをするために、さまざまな介入前後に採取された血液サンプルのデータセットを分析することに集中します。特に食事や運動といったライフスタイルの変化に焦点を当てて、比較しやすくします。
研究におけるポジティブコントロール
介入の効果を見るだけでなく、研究者は手術や重病など加齢を加速させることが知られているイベントも調べることができます。こうした状況でクロックを観察することで、どんな有効なクロックの変化があるかをより明確に理解できるようになります。過去の研究では、ストレスのかかるイベント後に生物学的年齢が大きく増加することが注目されていて、こうした変化が信頼できるものだと示唆されています。
本物の加齢介入
長期的な食事の変化を調べた特定の研究では、特定の食事が複数の信頼できるクロックモデルで測定された生物学的年齢を減少させることが示されました。これは加齢介入をこれらのクロックで追跡できるだけでなく、健康にプラスの効果も示せるということです。
偽陽性
いくつかの研究では、年代を予測する初期のクロックを使用した際に生物学的年齢に散発的な変化が報告されています。ほとんどの場合、介入後に重要な変化を報告するのは一つのクロックだけで、これが測定ノイズによる偽陽性の可能性を高めています。生物学的年齢が増加することが期待される場合、例えば重大な健康介入では、より信頼性の高いクロックが一貫した変化を報告します。
信頼できるクロックの重要性
分析によると、年代を予測するように訓練されたクロックは介入に対して一貫して反応しないことがよくあります。それに対して、健康の結果に焦点を当てた最近のモデルは、重要な変化を検出する能力が向上しています。これは、初期のクロックが健康介入の評価には役立たなく、慎重に使用すべきであることを示唆しています。
測定エラーの削減
生物学的年齢は日によって変動することがあり、測定における誤差の可能性をもたらすことも指摘されています。この変動は、日々のフラクチュエーションやストレス、季節的変化などの要因に敏感ではない、より信頼性の高いクロックモデルが必要であることを強調しています。
複数のクロックを選択
介入が生物学的年齢にどのような影響を与えるかを明確に見るために、研究者は研究でさまざまなクロックモデルを使用することを考慮すべきです。このマルチクロックアプローチは、各クロックが異なる角度から生物学的年齢を測定するため、より徹底的な理解を可能にします。複数のクロックを一緒に使用することで、単一のクロックからの結果を誤解する可能性を減らせます。
結論
エピジェネティック・クロックの使用は、人間の健康寿命を改善するための介入の影響を測定するのに有望です。ただし、すべてのクロックが同じように効果的ではありません。研究によれば、年代に焦点を当てた初期のクロックは信頼性のある結果を提供できないことが多いです。その一方で、健康の結果や加齢率に焦点を当てた新しいモデルは、介入の効果をうまく捉えることができています。出版バイアスを避け、正確な解釈を確保するために、研究者は研究で複数のクロックモデルを利用すべきです。これにより、より良い臨床試験がサポートされ、最終的にはすべての人が健康的に生きる努力に役立つでしょう。
タイトル: When to Trust Epigenetic Clocks: Avoiding False Positives in Aging Interventions.
概要: Recent human studies have suggested that aging interventions can reduce aging biomarkers related to morbidity and mortality risk. Such biomarkers may potentially serve as early, rapid indicators of effects on healthspan. An increasing number of studies are measuring intervention effects on epigenetic clocks, commonly used aging biomarkers based on DNA methylation profiles. However, with dozens of clocks to choose from, different clocks may not agree on the effect of an intervention. Furthermore, changes in some clocks may simply be the result of technical noise causing a false positive result. To address these issues, we measured the variability between 6 popular epigenetic clocks across a range of longitudinal datasets containing either an aging intervention or an age-accelerating event. We further compared them to the same clocks re-trained to have high test-retest reliability. We find the newer generation of clocks, trained on mortality or rate-of-aging, capture aging events more reliably than those clocks trained on chronological age, as these show consistent effects (or lack thereof) across multiple clocks including high-reliability versions, and including after multiple testing correction. In contrast, clocks trained on chronological age frequently show sporadic changes that are not replicable when using high-reliability versions of those same clocks, or when using newer generations of clocks and these results do not survive multiple-testing correction. These are likely false positive results, and we note that some of these clock changes were previously published, suggesting the literature should be re-examined. This work lays the foundation for future clinical trials that aim to measure aging interventions with epigenetic clocks, by establishing when to attribute a given change in biological age to a bona fide change in the aging process.
著者: Daniel S Borrus, R. Sehgal, J. F. Armstrong, J. Kasamoto, J. Gonzalez, A. T. Higgins-Chen
最終更新: 2024-10-25 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.22.619720
ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.22.619720.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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