生物学的年齢と健康に関する新しい洞察
生物学的年齢に関する研究は、健康の結果との関連を明らかにしている。
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老化科学仮説は、老化を重要な要因として注目することで、多くの病気の発症を防いだり遅らせたりできる可能性があると言ってるんだ。年齢は健康問題のリスク要因として大きな役割を果たしてる。人間の試験を行って老化に影響を与える方法をテストするのは大変で、結果が出るまで時間がかかるんだよね。そこで、科学者たちは老化のバイオマーカーに注目してるんだ。これらは老化プロセスや体への影響を反映する指標で、主要な病気のリスクや進行を測る代替エンドポイントとして使われるんだ。
生物学的年齢とその測定
生物学的年齢は、単に生きた年数だけじゃなく、生物学的変化に基づいた体の状態を表す概念なんだ。最近、研究者たちはいろんなマーカーを使って生物学的年齢を予測することに取り組んでる。一つの方法は、DNAメチル化を見て生物学的年齢を測ることで、一般にエピジェネティッククロックとして知られてるよ。このクロックの第一世代は、年齢を使って生物学的年齢を予測してたけど、最近のモデルは年齢関連の結果を使って健康リスクについてより良い予測を出すようになってる。
DNAの他にも、血液中のタンパク質は老化や健康についての貴重な情報を提供してくれるんだ。いくつかの研究では、年齢、死亡率、慢性病に関連する特定のタンパク質が指摘されてるよ。いくつかの方法が、血液中のタンパク質プロファイルに基づいて年齢や死亡リスクを推定するために開発されたんだ。そのうちの一つは、細胞の老化に関連するタンパク質のグループを見てるんだ。
老化関連分泌表現型(SASP)
注目すべき指標の一つが、老化関連分泌表現型(SASP)インデックスなんだ。これは細胞の老化を示すタンパク質の集合を含んでる。SASPのレベルが高いと、特に鬱病を抱える高齢者において、認知機能の低下や心臓健康に関連する医療問題の増加など、ネガティブな健康結果に関連してることがわかってるんだ。
進展はあるものの、現在のプロテオミク時計には限界があるんだ。多くは小さなグループからのデータに依存してるか、限られた数のタンパク質に焦点を当ててる。これらの限界を解決するために、全死因死亡率を予測するために、プロテオミク老化クロック(PAC)という新しいプロテオミク時計が開発されたんだ。研究者たちは、多くの参加者から2,923の血漿タンパク質を分析してこのクロックを作ったんだ。
UKバイオバンク
UKバイオバンクは、2006年から2010年の間に収集された健康データと生物学的サンプルが500,000人以上の参加者からなる重要なリソースだよ。参加者は詳細な質問票に回答し、身体検査を受け、将来の分析のために血液サンプルを提供したんだ。このデータベースは健康記録で継続的に更新されてる。
PAC研究のために、研究者たちは血液サンプルを提供した健康な基準の参加者を選んだんだ。データにはUKバイオバンクから約53,000人の参加者が含まれてたんだ。目標は、死亡リスクを予測する信頼できる方法を開発し、年齢関連の状態を研究することだったんだ。
PACの開発
PACを作るために、科学者たちはタンパク質レベルと死亡リスクの関係を評価するために統計モデルを使ったんだ。彼らは、時間と共に生物学的年齢がどう変わるかを予測できるタンパク質を特定することに集中したんだ。PACは人の生物学的年齢を推定することができて、平均して人々は自分の年齢よりも若く見えることを示したんだ。これが健康に潜在的な利益があることを示唆してるんだ。
PACの検証
PACは、さまざまな健康指標や結果と比較してその精度を検証されたんだ。科学者たちは、PACの年齢と他の老化指標(年齢、生物学的年齢、表現型年齢)との相関関係を見たんだ。さらに、PACが健康状態や全死因死亡率とどう関係するかも評価したんだ。
これらの評価の中で、PACは死亡リスクや心不全、糖尿病、癌などの病気の発症との強い関連を示したんだ。これは年齢、性別、ライフスタイル、既存の健康状態などの要因を調整した後でもそうだったんだ。
PACと他の生物学的年齢測定の比較
PACは、健康結果を予測する際に他の生物学的年齢測定(生物学的年齢、表現型年齢)よりも優れたパフォーマンスを示したんだ。例えば、PACはさまざまな健康状態や死亡リスクとの最も強い関連を示したんだ。他の測定は時折異なる領域で優れてることもあるけど、全体としてPACは多くの結果にわたって優れた予測能力を示したんだ。
PACの機能分析
この研究ではPACに関連する生物学的プロセスも掘り下げられたんだ。研究者たちは、生物学的老化に関連するタンパク質が炎症や組織リモデリングなどのさまざまな細胞プロセスやシグナル伝達経路に関連していることを発見したんだ。これらの発見は、老化に関与するさまざまな生物学的システムの相互接続の重要性を強調してるんだ。
健康への影響
PACの開発結果は、生物学的年齢が健康結果において重要な役割を果たしていることを示唆してるんだ。これは、老化をターゲットにした介入が病気を予防して健康な寿命を延ばす上で大きな影響を持つ可能性があることを示してるんだ。科学者たちが生物学的年齢が健康に与える影響についての理解を深めることで、新しい治療法や予防策につながるかもしれないんだ。
将来の方向性
PACをさらに検証するためには、UKバイオバンク以外の異なるコホートと比較することが重要なんだ。この結果は期待できるものだけど、この新しい測定が多様な人口や環境でどう機能するかを理解することが重要だよ。さらに、将来の研究では、より良い選定基準の必要性や、DNA方法に基づく既存の老化クロックとの比較など、現在の研究の限界にも対処する必要があるんだ。
結論
結論として、PACの開発は老化に関連する健康結果を理解し予測する上で重要な一歩を示してるんだ。生物学的年齢とその指標に焦点を当てることで、研究者たちは高齢者の健康を改善する可能性のある新しい道を開いてるんだ。この発見は、老化が修正可能な要因であるという考えを支持して、より健康的な老化を促進する介入の重要性を浮き彫りにしているんだ。生物学的老化に関する研究は、病気や死亡リスクの高い個人を特定するために不可欠で、より良い健康管理戦略の道を開くことになるんだ。
タイトル: Proteomic aging clock (PAC) predicts age-related outcomes in middle-aged and older adults
概要: Beyond mere prognostication, optimal biomarkers of aging provide insights into qualitative and quantitative features of biological aging and might, therefore, offer useful information for the testing and, ultimately, clinical use of gerotherapeutics. We aimed to develop a proteomic aging clock (PAC) for all-cause mortality risk as a proxy of biological age. Data were from the UK Biobank Pharma Proteomics Project, including 53,021 participants aged between 39 and 70 years and 2,923 plasma proteins assessed using the Olink Explore 3072 assay(R). The Spearman correlation between PAC proteomic age and chronological age was 0.77. A total of 10.9% of the participants died during a mean follow-up of 13.3 years, with the mean age at death 70.1 years. We developed a proteomic aging clock (PAC) for all-cause mortality risk as a surrogate of BA using a combination of least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) penalized Cox regression and Gompertz proportional hazards models. PAC showed robust age-adjusted associations and predictions for all-cause mortality and the onset of various diseases in general and disease-free participants. The proteins associated with PAC were enriched in several processes related to the hallmarks of biological aging. Our results expand previous findings by showing that age acceleration, based on PAC, strongly predicts all-cause mortality and several incident disease outcomes. Particularly, it facilitates the evaluation of risk for multiple conditions in a disease-free population, thereby, contributing to the prevention of initial diseases, which vary among individuals and may subsequently lead to additional comorbidities.
著者: Chia-Ling Kuo, Z. Chen, P. Liu, L. C. Pilling, J. L. Atkins, R. H. Fortinsky, G. A. Kuchel, B. S. Diniz
最終更新: 2024-04-21 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.12.19.23300228
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.12.19.23300228.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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