Știm prea bine că bătrânețea este principalul factor de risc pentru cancer, boli cardiovasculare și neurodegenerare. Frustrant, progresele în cercetarea îmbătrânirii au fost întârziate mulți ani din cauza fiabilității slabe a instrumentelor folosite pentru a prezice rata îmbătrânirii biologice a pacienților. Pentru a înțelege mai bine procesul de îmbătrânire și pentru a dezvolta intervenții, domeniul anti-îmbătrânire avea nevoie de acces la un sistem mai eficient pentru măsurarea vârstei biologice.
Intră ceasurile epigenetice. Acești predictori de vârstă, bazați pe metilarea ADN-ului (DNAm), au devenit proeminenți în ultimul deceniu sau cam așa ceva, deschizând calea pentru studii mai cantitative. Noi ceasuri și aplicații, inclusiv criminalistică, sunt anunțate frecvent. Ele reprezintă un adevărat progres, chiar dacă aspectele precise ale îmbătrânirii capturate de ceasurile epigenetice rămân neclare. Să analizăm câteva dintre ceasurile epigenetice disponibile astăzi și să rezumăm punctele lor forte și slabe.
Așadar, DNAm a apărut ca unul dintre cei mai eficienți biomarkeri pentru a prezice vârsta biologică. Ceasurile epigenetice (cunoscute și sub denumirea de predictori ai vârstei DNAm) sunt dezvoltate folosind CpG-uri (regiuni ADN) care se schimbă odată cu vârsta. Majoritatea ceasurilor sunt construite folosind un model de regresie penalizată, care ajută cercetătorii să selecteze grupuri relevante de CpG-uri. Ceasurile sunt apoi folosite pentru a estima vârsta cronologică pe baza procentului de metilare la siturile cheie CpG. Îmbunătățirile și noile descoperiri apar rapid.
Accelerarea vârstei
Să începem prin a analiza accelerarea vârstei, care se referă la diferența dintre vârsta epigenetică (eAge) și vârsta cronologică (chAge). Aceasta este asociată cu mai multe afecțiuni legate de vârstă. De exemplu, pacienții cu obezitate, sindromul Down, boala Huntington, sindromul Sotos și sindromul Werner tind să prezinte o accelerare crescută a vârstei. Accelerarea eAge este, de asemenea, legată de condiția fizică și cognitivă. Variația ratelor de îmbătrânire epigenetică variază foarte mult în funcție de sex și origine etnică.
Persoanele care au un nivel suficient de vitamina D prezintă o accelerare mai mică a vârstei epigenetice (eAge) și telomeri leucocitari (LTL) mai lungi. Fumatul a fost asociat cu o creștere a eAge în celulele căilor respiratorii și în țesutul pulmonar (cu 4,9 și respectiv 4,3 ani). În plus, cercetătorii au stabilit că fumatul în timpul sarcinii ar putea avea un efect negativ asupra eAge la descendenți. Noi descoperiri sunt dezvăluite tot timpul, dar este clar că ceasurile epigenetice s-au dovedit a fi precise în prezicerea vârstei biologice.
Zilele timpurii ale designului ceasurilor
Primele ceasuri epigenetice au inclus relativ puține situri CpG și probe în seturile lor de date de antrenament, comparativ cu versiunile ulterioare. Cercetătorii timpurii au creat un ceas din 68 de probe (34 de perechi de gemeni) care a prezis vârsta în salivă cu o acuratețe medie de 5,2 ani. După studiile inițiale, ceasurile epigenetice au crescut în complexitate în ceea ce privește numărul de probe, țesuturi și CpG-uri implementate.
Primul predictor de vârstă multi-țesut — ceasul Horvath sau Pan-Tissue — a folosit 353 CpG-uri și a avut o eroare medie de 3,6 ani, fără precedent la acea vreme. Ceasul a fost dezvoltat folosind 8000 de mostre din 82 de studii, incluzând mai mult de 50 de țesuturi sănătoase. Dimensiunea impresionantă a datelor de antrenament a reprezentat un nou reper în proiectarea ceasurilor. Ceasul Horvath a câștigat rapid o mare bază de fani în comunitatea științifică datorită capacității sale de a prezice vârsta în multiple țesuturi folosind un număr minim de CpG-uri.
Evoluția designului
Ceasul Horvath a fost de asemenea folosit pentru a stabili că țesuturile pot îmbătrâni la rate diferite. De exemplu, se pare că țesutul cerebral îmbătrânește mai lent în comparație cu alte țesuturi din corp. Cu toate acestea, ceasul nu a funcționat constant pe celulele cultivate, în special fibroblastele. Ca urmare, Horvath s-a angajat să dezvolte un ceas epigenetic care să prezică vârsta fibroblastelor umane, a celulelor bucale, a celulelor endoteliale, a keratinocitelor, a celulelor limfoblastoide, a sângelui, a pielii și a probelor de salivă. Acest nou ceas, numit ceasul piele și sânge (S&B), poate prezice atât țesuturile in vivo cât și in vitro cu mare precizie.
Alți cercetători au dezvoltat ulterior un predictor precis al vârstei pielii. Între timp, ceasul Zhang, deși antrenat în principal să funcționeze pe sânge, este capabil să prezică vârsta țesuturilor mamare, hepatice, adipoase și musculare cu același grad de precizie ca și ceasul Horvath. Acest ceas depășește, de asemenea, atât ceasurile Horvath, cât și Hannum când vine vorba de prezicerea vârstei sângelui. Se distinge prin dimensiunea datelor sale de antrenament, având peste 13.000 de probe.
Limitări și inexactități
Unele inexactități ale ceasurilor epigenetice au devenit evidente atunci când se prezicea vârsta persoanelor mai tinere (sub 20 de ani), iar ceasul Pediatric-Buccal-Epigenetic (PedBE) a fost creat pentru a aborda această problemă. Acesta a fost destinat în mod specific utilizării la nou-născuți până la cei de 20 de ani. Aceasta oferă un exemplu bun despre cum poate fi îmbunătățită acuratețea ceasurilor epigenetice — nu doar prin țintirea anumitor țesuturi, ci și a grupelor de vârstă specifice. Cu toate acestea, în ciuda promisiunilor lor, ceasurile epigenetice încă suferă de unele limitări în prezent.
Majoritatea ceasurilor epigenetice depind de un array de metilare Illumina Infinium costisitor, ceea ce face ca aplicarea pe scară largă a tehnologiei eAge să fie nepractică în domeniul descoperirii de noi medicamente. Platforma de secvențiere Qiagen permite o abordare mai rentabilă, dar are propriile sale dezavantaje. Utilizarea ceasurilor minimizate în criminalistică este încă în evoluție și validarea încrucișată lipsește pentru majoritatea ceasurilor. Cercetătorii au arătat că atât ceasurile Horvath, cât și cele Hannum subestimează în mod constant vârsta persoanelor în vârstă.
Promisiune pentru viitor
În rezumat, predicția eAge este un domeniu nou și captivant, aflat în creștere rapidă, care a transformat deja radical lumea gerontologiei experimentale. Pe măsură ce numărul și varietatea ceasurilor epigenetice cresc, la fel crește și înțelegerea umanității asupra vârstei biologice. Totuși, este încă devreme. Deși modelele liniare sunt utile în prezicerea eAge-ului indivizilor cu vârste cuprinse între 20 și 70 de ani, există o acuratețe mai slabă în afara acestor vârste.
Oamenii de știință experimentează, de asemenea, cu o gamă de alte tehnici care nu se bazează exclusiv pe datele DNAm. Ceasurile compozite precum PhenoAge și GrimAge sunt primii pași în această direcție.
Referințe:
1. Baker, G. T., & Sprott, R. L. (1988). Biomarkeri ai îmbătrânirii. Gerontologie Experimentală, 23(4-5), 223–239
2. Bacalini, M. G., Deelen, J., Pirazzini, C., De Cecco, M., Giuliani, C., Lanzarini, C., Ravaioli, F., Marasco, E., Van Heemst, D., Suchiman, H. E. D., Slieker, R., Giampieri, E., Recchioni, R., Marcheselli, F., Salvioli, S., Vitale, G., Olivieri, F., Spijkerman, A. M., Dollé, M. E. T., … Garagnani, P. (2017). Hipermetilarea ADN-ului asociată cu vârsta sistemică a genei ELOVL2. Dovezi in vivo și in vitro ale unui proces de replicare celulară. Journals of Gerontology - Series A Biological Sciences and Medical Sciences, 72(8), 1015–1023.
3. Arneson, A., Haghani, A., Thompson, M. J., Pellegrini, M., Kwon, S. B., Vu, H., Yao, M., Li, C. Z., Lu, A. T., Barnes, B., Hansen, K. D., Zhou, W., Breeze, C. E., Ernst, J., & Horvath, S. (2021). Un array de metilare mamiferă pentru profilarea nivelurilor de metilare la secvențe conservate. bioRxiv, 2021.01.07.425637.
4. Aliferi, A., Ballard, D., Gallidabino, M. D., Thurtle, H., Barron, L., & Syndercombe Court, D. (2018). Predicția vârstei bazată pe metilarea ADN folosind date de secvențiere masiv paralelă și multiple modele de învățare automată. Forensic Science International: Genetics, 37, 215–226.
5. Al Muftah, W. A., Al-Shafai, M., Zaghlool, S. B., Visconti, A., Tsai, P.-C., Kumar, P., Spector, T., Bell, J., Falchi, M., & Suhre, K. (2016). Asocieri epigenetice ale diabetului de tip 2 și IMC într-o populație arabă. Clinical Epigenetics, 8(1).
6. Belsky, D. W., Caspi, A., Houts, R., Cohen, H. J., Corcoran, D. L., Danese, A., Harrington, H., Israel, S., Levine, M. E., Schaefer, J. D., Sugden, K., Williams, B., Yashin, A. I., Poulton, R., & Moffitt, T. E. (2015). Cuantificarea îmbătrânirii biologice la adulții tineri. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112(30), E4104–E4110.
7. Bergsma, T., & Rogaeva, E. (2020). Ceasurile de metilare a ADN-ului și capacitatea lor predictivă pentru fenotipurile de îmbătrânire și durata sănătății. Neuroscience Insights, 15, 263310552094222.
8. Binder, A. M., Corvalan, C., Mericq, V., Pereira, A., Santos, J. L., Horvath, S., Shepherd, J., & Michels, K. B. (2018). Rata mai rapidă a ceasului epigenetic este asociată cu o dezvoltare pubertară mai rapidă la fete. Epigenetics, 13(1), 85–94.
9. Bocklandt, S., Lin, W., Sehl, M. E., Sánchez, F. J., Sinsheimer, J. S., Horvath, S., & Vilain, E. (2011). Predictor epigenetic al vârstei. PLoS One, 6(6), e14821.
10. Breitling, L. P., Saum, K.-U., Perna, L., Schöttker, B., Holleczek, B., & Brenner, H. (2016). Fragilitatea este asociată cu ceasul epigenetic, dar nu cu lungimea telomerilor într-un cohort german. Clinical Epigenetics, 8(1), 1–8.
