stringtranslate.com

Биомаркеры старения

Хромосомы во время метилирования

Биомаркеры старения — это биомаркеры , которые могут предсказать функциональные возможности в более позднем возрасте лучше, чем хронологический возраст. [1] Другими словами, биомаркеры старения дадут истинный «биологический возраст», который может отличаться от хронологического возраста.

Подтвержденные биомаркеры старения позволят проводить тестирование вмешательств для продления продолжительности жизни , поскольку изменения в биомаркерах будут наблюдаться на протяжении всей жизни организма. [1] Хотя максимальная продолжительность жизни может быть средством проверки биомаркеров старения, это не будет практичным средством для долгоживущих видов, таких как люди, поскольку лонгитюдные исследования займут слишком много времени. [2] В идеале биомаркеры старения должны анализировать биологический процесс старения , а не предрасположенность к болезням, должны вызывать минимальное количество травм для анализа в организме и должны быть воспроизводимо измеримыми в течение короткого интервала по сравнению с продолжительностью жизни организма. [1] Совокупность данных биомаркеров для организма можно назвать его «возрастным типом». [3]

Хотя седина усиливается с возрастом, [4] седину нельзя назвать биомаркером старения. Аналогично, морщины на коже и другие общие изменения, наблюдаемые при старении, не являются лучшими индикаторами будущей функциональности, чем хронологический возраст. Биогеронтологи продолжают попытки найти и подтвердить биомаркеры старения, но успехи пока ограничены. Уровни Т-клеток памяти CD4 и CD8 и наивных Т-клеток использовались для получения хороших прогнозов ожидаемой продолжительности жизни мышей среднего возраста. [5]

Достижения в области анализа больших данных позволили разработать новые типы «часов старения». Эпигенетические часы являются перспективным биомаркером старения и могут точно предсказать хронологический возраст человека. [6] Базовая биохимия крови и количество клеток также могут быть использованы для точного предсказания хронологического возраста. [7] Дальнейшие исследования гематологических часов на больших наборах данных популяций Южной Кореи, Канады и Восточной Европы показали, что биомаркеры старения могут быть специфичными для популяции и предсказывать смертность. [8] Также возможно предсказать хронологический возраст человека с помощью транскриптомных часов. [9]

Эпигенетические метки

Потеря гистонов

Новая эпигенетическая метка, обнаруженная в исследованиях стареющих клеток, — это потеря гистонов . Большинство доказательств показывают, что потеря гистонов связана с делением клеток. У стареющих и делящихся дрожжей MNase-seq (секвенирование микрококковой нуклеазы) показало потерю нуклеосом ~50%. Правильная дозировка гистонов важна для дрожжей, как показано на примере увеличенной продолжительности жизни штаммов, которые сверхэкспрессируют гистоны. [10] Следствием потери гистонов у дрожжей является усиление транскрипции . В более молодых клетках гены, которые больше всего индуцируются с возрастом, имеют специфические структуры хроматина, такие как нечеткое позиционирование ядра, отсутствие области истощения нуклеосом (NDR) на промоторе , слабое фазирование хроматина, более высокая частота элементов TATA и более высокая занятость репрессивных хроматиновых факторов. Однако в более старых клетках потеря нуклеосомы тех же генов на промоторе встречается чаще, что приводит к более высокой транскрипции этих генов. [10]

Это явление наблюдается не только у дрожжей, но также у стареющих червей, во время старения первичных диплоидных фибробластов человека и в стареющих клетках человека. В первичных фибробластах человека снижение синтеза новых гистонов, как было замечено, является следствием укороченных теломер , которые активируют ответ на повреждение ДНК. Потеря основных гистонов может быть общим эпигенетическим признаком старения во многих организмах. [11]

Варианты гистонов

В дополнение к основным гистонам, H2A, H2B, H3 и H4, существуют и другие версии гистоновых белков, которые могут значительно отличаться по своей последовательности и важны для регуляции динамики хроматина. Гистон H3.3 является вариантом гистона H3, который включается в геном независимо от репликации. Это основная форма гистона H3, обнаруженная в хроматине стареющих клеток человека, и, по-видимому, избыток H3.3 может управлять старением . [11]

Существует несколько вариантов гистона 2, наиболее заметно участвующий в старении — это macroH2A. Обычно предполагалось, что функция macroH2A заключается в подавлении транскрипции; совсем недавно было высказано предположение, что macroH2A важен для подавления транскрипции в очагах гетерохроматина, связанных со старением (SAHF). [11] Хроматин, содержащий macroH2A, непроницаем для АТФ-зависимых ремоделирующих белков и для связывания факторов транскрипции . [12]

Модификации гистонов

Повышенное ацетилирование гистонов способствует тому, что хроматин принимает более эухроматическое состояние по мере старения организма, аналогично повышенной транскрипции, наблюдаемой из-за потери гистонов. [13] Также наблюдается снижение уровня H3K56ac во время старения и повышение уровня H4K16ac . [10] Повышение уровня H4K16ac в старых клетках дрожжей связано со снижением уровня HDAC Sir2, который может увеличить продолжительность жизни при сверхэкспрессии. [10]

Метилирование гистонов было связано с регуляцией продолжительности жизни у многих организмов, в частности, H3K4me3, активирующей метки, и H4K27me3, репрессирующей метки. У C. elegans потеря любого из трех белков Trithorax, катализирующих триметилирование H3K4, таких как WDR-5 и метилтрансферазы SET-2 и ASH-2, снижает уровень H3K4me3 и увеличивает продолжительность жизни. Потеря фермента, который деметилирует H3K4me3, RB-2, увеличивает уровень H3K4me3 у C. elegans и уменьшает продолжительность их жизни. [13] В префронтальной коре мозга макаки - резус H3K4me2 увеличивается на промоторах и энхансерах во время постнатального развития и старения . [14] Эти увеличения отражают прогрессивно более активные и транскрипционно доступные (или открытые) структуры хроматина , которые часто связаны с реакциями на стресс, такими как реакция на повреждение ДНК . Эти изменения могут формировать эпигенетическую память о стрессах и повреждениях, испытываемых организмом по мере его развития и старения. [14]

UTX-1, деметилаза H3K27me3 , играет важную роль в старении C.elegans : повышенная экспрессия utx-1 коррелирует с уменьшением H3K27me3 и сокращением продолжительности жизни. Снижение уровня Utx-1 показало увеличение продолжительности жизни [13]. Изменения уровней H3K27me3 также влияют на стареющие клетки у дрозофилы и людей.

метилирование ДНК

Метилирование ДНК является распространенной модификацией в клетках млекопитающих . Цитозиновое основание метилируется и становится 5-метилцитозином , чаще всего в контексте CpG . Гиперметилирование CpG-островков связано с репрессией транскрипции, а гипометилирование этих участков связано с активацией транскрипции. Многие исследования показали, что происходит потеря метилирования ДНК во время старения у многих видов, таких как крысы, мыши, коровы, хомяки и люди. Также было показано, что DNMT1 и DNMT3a уменьшаются со старением, а DNMT3b увеличивается. [15]

Гипометилирование ДНК может снизить геномную стабильность, вызвать реактивацию мобильных элементов и привести к потере импринтинга , все это может способствовать прогрессированию и патогенезу рака . [15]

Иммунные биомаркеры

Последние данные свидетельствуют о том, что повышенная частота стареющих CD8+ T-клеток в периферической крови связана с развитием гипергликемии из преддиабетического состояния, что предполагает роль старения в метаболическом старении. Стареющие Cd8+ T-клетки могут быть использованы в качестве биомаркера для сигнализации перехода от преддиабета к явной гипергликемии. [16]

Недавно Хашимото и его коллеги профилировали тысячи циркулирующих иммунных клеток у долгожителей с разрешением по одной клетке. Они выявили уникальное увеличение цитотоксических Т-клеток CD4 у этих долгожителей. Как правило, Т-клетки CD4 выполняют вспомогательные, но не цитотоксические функции в физиологических условиях, однако эти долгожители, подвергнутые профилированию по одной клетке их Т-клеточных рецепторов, выявили накопления цитотоксических Т-клеток CD4 посредством клональной экспансии. Превращение вспомогательных Т-клеток CD4 в цитотоксическую разновидность может быть адаптацией к поздней стадии старения, помогающей в борьбе с инфекциями и потенциально усиливающей наблюдение за опухолями. [17]

Применение биомаркеров старения

Основными механизмами, идентифицированными как потенциальные биомаркеры старения, являются метилирование ДНК, потеря гистонов и модификация гистонов. Биомаркеры старения используются повсеместно, и идентификация физического параметра биологического старения позволит людям определить наш истинный возраст, смертность и заболеваемость. [10] Изменение физического биомаркера должно быть пропорционально изменению возраста вида. Таким образом, после установления биомаркера старения люди смогут погрузиться в исследования по продлению продолжительности жизни и определению сроков возникновения потенциальных генетических заболеваний.

Одно из применений этого открытия позволит определить биологический возраст человека. Метилирование ДНК использует структуру ДНК на разных этапах жизни для определения возраста. Метилирование ДНК - это метилирование цистеина в области CG или Cpg. Гиперметилирование этой области связано с пониженной транскрипционной активностью, а гипометилирование - наоборот. Другими словами, чем более "плотно" удерживается область ДНК, тем стабильнее и "моложе" вид. Рассматривая свойства метилирования ДНК в тканях, было обнаружено, что оно почти равно нулю для эмбриональных тканей, его можно использовать для определения ускорения старения, и результаты можно воспроизвести в тканях шимпанзе. [18]

Совсем недавно биомаркеры старения использовались в многочисленных клинических испытаниях для измерения замедления или обращения вспять возрастного ухудшения или биологического старения. [19] Консорциум по биомаркерам старения (https://www.agingconsortium.org) в настоящее время изучает применение этих биомаркеров для определения вмешательств, направленных на увеличение продолжительности жизни, и способов их проверки. [20] Более того, ресурсы с открытым исходным кодом, такие как пакет R methylCIPHER [21] и пакет Python pyaging [22], доступны общественности в качестве хабов для нескольких биомаркеров старения.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abc Baker GT, Sprott RL (1988). «Биомаркеры старения». Experimental Gerontology . 23 (4–5): 223–39. doi :10.1016/0531-5565(88)90025-3. PMID  3058488. S2CID  31039588.
  2. ^ Harrison, Ph.D., David E. (11 ноября 2011 г.). "V. Продолжительность жизни как биомаркер". Jackson Laboratory . Архивировано из оригинала 26 апреля 2012 г. Получено 2011-12-03 .
  3. ^ Ахади, Сара; Чжоу, Вэньюй; Шюсслер-Фьоренца Роуз, София Мирьям; Сайлани, М. Реза; Контрепуа, Кевин; Авина, Моника; Эшленд, Мелани; Брюне, Энн; Снайдер, Майкл (2020). «Персональные маркеры старения и возрастные типы, выявленные с помощью глубокого продольного профилирования». Nature Medicine . 26 (1): 83–90. doi :10.1038/s41591-019-0719-5. PMC 7301912 . PMID  31932806. 
  4. ^ Ван Несте Д., Тобин Д.Дж. (2004). «Цикл волос и пигментация волос: динамические взаимодействия и изменения, связанные со старением». Micron . 35 (3): 193–200. doi :10.1016/j.micron.2003.11.006. PMID  15036274.
  5. ^ Miller RA (апрель 2001 г.). «Биомаркеры старения: прогнозирование долголетия с использованием определений подгрупп Т-клеток, чувствительных к возрасту, в популяции мышей среднего возраста с генетической гетерогенностью». Журналы геронтологии. Серия A, Биологические науки и медицинские науки . 56 (4): B180-6. doi : 10.1093/gerona/56.4.b180 . PMC 7537444. PMID  11283189 . 
  6. ^ Хорват С. (2013). «Возраст метилирования ДНК тканей и типов клеток человека». Genome Biology . 14 (10): R115. doi : 10.1186/gb-2013-14-10-r115 . PMC 4015143. PMID  24138928 . (Опечатка:  doi :10.1186/s13059-015-0649-6, PMID  25968125, Retraction Watch . Если опечатка была проверена и не влияет на цитируемый материал, замените на . ){{erratum|...}}{{erratum|...|checked=yes}}
  7. ^ Путин Е, Мамошина П, Алипер А, Корзинкин М, Москалев А, Колосов А, Островский А, Кантор С, Вийг Дж, Жаворонков А (май 2016). «Глубокие биомаркеры старения человека: применение глубоких нейронных сетей для разработки биомаркеров». Старение . 8 (5): 1021–33. doi :10.18632/aging.100968. PMC 4931851 . PMID  27191382. 
  8. ^ Mamoshina P, Kochetov K, Putin E, Cortese F, Aliper A, Lee WS, Ahn SM, Uhn L, Skjodt N, Kovalchuk O, Scheibye-Knudsen M, Zhavoronkov A (октябрь 2018 г.). «Популяционно-специфические биомаркеры старения человека: исследование больших данных с использованием популяции пациентов из Южной Кореи, Канады и Восточной Европы». Журналы геронтологии. Серия A, Биологические науки и медицинские науки . 73 (11): 1482–1490. doi :10.1093/gerona/gly005. PMC 6175034. PMID  29340580. 
  9. ^ Peters MJ, Joehanes R, Pilling LC, Schurmann C, Conneely KN, Powell J, et al. (Октябрь 2015 г.). «Транскрипционный ландшафт возраста в периферической крови человека». Nature Communications . 6 : 8570. Bibcode :2015NatCo...6.8570.. doi :10.1038/ncomms9570. PMC 4639797 . PMID  26490707. 
  10. ^ abcde Sen P, Shah PP, Nativio R, Berger SL (август 2016 г.). «Эпигенетические механизмы долголетия и старения». Cell . 166 (4): 822–839. doi :10.1016/j.cell.2016.07.050. PMC 5821249 . PMID  27518561. 
  11. ^ abc Pal S, Tyler JK (июль 2016 г.). "Эпигенетика и старение". Science Advances . 2 (7): e1600584. Bibcode : 2016SciA....2E0584P. doi : 10.1126/sciadv.1600584. PMC 4966880. PMID  27482540 . 
  12. ^ Чжан Р., Пустовойтов М.В., Йе X, Сантос Х.А., Чен В., Даганзо С.М. и др. (январь 2005 г.). «Формирование MacroH2A-содержащих фокусов гетерохроматина, связанных со старением, и старение, управляемое ASF1a и HIRA». Развивающая клетка . 8 (1): 19–30. дои : 10.1016/j.devcel.2004.10.019 . ПМИД  15621527.
  13. ^ abc McCauley BS, Dang W (декабрь 2014 г.). «Метилирование гистонов и старение: уроки, извлеченные из модельных систем». Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Механизмы регуляции генов . 1839 (12): 1454–62. doi :10.1016/j.bbagrm.2014.05.008. PMC 4240748. PMID  24859460 . 
  14. ^ ab Han Y, Han D, Yan Z, Boyd-Kirkup JD, Green CD, Khaitovich P, Han JD (декабрь 2012 г.). «Связанное со стрессом метилирование H3K4 накапливается во время постнатального развития и старения мозга макаки-резус». Стареющая клетка . 11 (6): 1055–64. дои : 10.1111/acel.12007 . PMID  22978322. S2CID  17523080.
  15. ^ ab Lillycrop KA , Hoile SP, Grenfell L, Burdge GC (август 2014 г.). «Метилирование ДНК, старение и влияние питания в раннем возрасте». Труды Общества питания . 73 (3): 413–21. doi : 10.1017/S0029665114000081 . PMID  25027290.
  16. ^ Ли, Ён-хо; Ким, Со Ра; Хан, Дай Хун; Ю, Хи Тэ; Хан, Юн Дэ; Ким, Джин Хи; Ким, Су Хён; Ли, Чан Джу; Мин, Бён-Хун; Ким, Дон-Хён; Ким, Кён Хван (2018-11-02). «Стареющие Т-клетки предсказывают развитие гипергликемии у людей». Диабет . 68 (1): 156–162. doi : 10.2337/db17-1218 . ISSN  0012-1797. PMID  30389747.
  17. ^ Хашимото, Косукэ; Коно, Цукаса; Икава, Томокацу; Хаяцу, Норихито; Миядзима, Юрина; Ябуками, Харука; Тероатеа, Томми; Сасаки, Такаши; Сузуки, Такахиро (2019-05-20). «Транскриптомика отдельных клеток выявляет расширение цитотоксических Т-клеток CD4 у долгожителей». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 116 (48): 24242–24251. Bibcode : 2019PNAS..11624242H. bioRxiv 10.1101/643528 . doi : 10.1073/pnas.1907883116 . PMC 6883788. PMID  31719197 .  
  18. ^ Хорват, Стив (2013). «Возраст метилирования ДНК тканей и типов клеток человека». Genome Biology . 14 (10): R115. doi : 10.1186/gb-2013-14-10-r115 . ISSN  1465-6906. PMC 4015143. PMID 24138928  . (Опечатка:  doi :10.1186/s13059-015-0649-6, PMID  25968125, Retraction Watch . Если опечатка была проверена и не влияет на цитируемый материал, замените на . ){{erratum|...}}{{erratum|...|checked=yes}}
  19. ^ Moqri, Mahdi; Herzog, Chiara; Poganik, Jesse R.; Justice, Jamie; Belsky, Daniel W.; Higgins-Chen, Albert; Moskalev, Alexey; Fuellen, Georg; Cohen, Alan A.; Bautmans, Ivan; Widschwendter, Martin; Ding, Jingzhong; Fleming, Alexander; Mannick, Joan; Han, Jing-Dong Jackie; Zhavoronkov, Alex; Barzilai, Nir; Kaeberlein, Matt; Cummings, Steven; Kennedy, Brian K.; Ferrucci, Luigi; Horvath, Steve; Verdin, Eric; Maier, Andrea B.; Snyder, Michael P.; Sebastiano, Vittorio; Gladyshev, Vadim N.; Gladyshev, VN (2023). «Биомаркеры старения для идентификации и оценки вмешательств по продлению жизни». Cell . 186 (18): 3758–3775. doi :10.1016/j.cell.2023.08.003. PMC 11088934 . PMID  37657418. 
  20. ^ Мокри, Махди; Херцог, Кьяра; Поганик, Джесси Р.; Ин, Кеджун; Джастис, Джейми Н.; Бельский, Дэниел В.; Хиггинс-Чен, Альберт Т.; Чен, Брайан Х.; Коэн, Алан А.; Фюллен, Георг; Хэгг, Сара; Мариони, Риккардо Э.; Видшвендтер, Мартин; Фортни, Кристен; Федичев, Петр О. (февраль 2024 г.). «Валидация биомаркеров старения». Природная медицина . 30 (2): 360–372. дои : 10.1038/s41591-023-02784-9. ISSN  1546-170Х. ПМК 11090477 . ПМИД  38355974. 
  21. ^ Траш, Кайра Л.; Хиггинс-Чен, Альберт Т.; Лю, Цзуюнь; Левин, Морган Э. (2022). "bioRxiv". doi :10.1101/2022.07.13.499978. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  22. ^ Камилло, Лукас Пауло де Лима (2024). "pyaging: сборник оптимизированных для GPU часов старения на основе Python". Биоинформатика . 40 (btae200): btae200. doi : 10.1093 /bioinformatics/btae200 . PMC 11058068. PMID  38603598. 

Внешние ссылки