Эпигенетические часы: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Интерактивная навигация по истории
(Показать все непатрулированные изменения)
[непроверенная версия][непроверенная версия]
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Содержимое удалено Содержимое добавлено
ВизуальныйВики-текст
Строка 57: Строка 57:
* Horvath, S., & Raj, K. (2018). DNA methylation-based biomarkers and the epigenetic clock theory of ageing. Nature Reviews Genetics, 19(6):371-384. {{doi|10.1038/s41576-018-0004-3}}.
* Horvath, S., & Raj, K. (2018). DNA methylation-based biomarkers and the epigenetic clock theory of ageing. Nature Reviews Genetics, 19(6):371-384. {{doi|10.1038/s41576-018-0004-3}}.
* Fransquet, P. D., Wrigglesworth, J., Woods, R. L., Ernst, M. E., & Ryan, J. (2019). The epigenetic clock as a predictor of disease and mortality risk: a systematic review and meta-analysis. Clinical epigenetics, 11(1), 62. {{doi|10.1186/s13148-019-0656-7}} {{PMC|6458841}}
* Fransquet, P. D., Wrigglesworth, J., Woods, R. L., Ernst, M. E., & Ryan, J. (2019). The epigenetic clock as a predictor of disease and mortality risk: a systematic review and meta-analysis. Clinical epigenetics, 11(1), 62. {{doi|10.1186/s13148-019-0656-7}} {{PMC|6458841}}
* Bell, C. G., Lowe, R., Adams, P. D., Baccarelli, A. A., Beck, S., Bell, J. T., ... & Ideker, T. (2019). [https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1824-y "DNA methylation aging clocks: challenges and recommendations"]. Genome Biology, 20(1), 249. {{doi|10.1186/s13059-019-1824-y}}
*{{cite journal |last1=Aquino |first1=Eunise M. |last2=Benton |first2=Miles C. |last3=Haupt |first3=Larisa M. |last4=Sutherland |first4=Heidi G. |last5=riffiths |first5=Lyn R. G |last6=Lea |first6=Rodney A. |title=Current Understanding of DNA Methylation and Age-related Disease |journal=OBM Genetics |date=12 April 2018 |volume=2 |issue=2 |pages=1 |doi=10.21926/obm.genet.1802016 }}


{{изолированная статья}}
{{изолированная статья}}

Версия от 15:59, 29 ноября 2019

Эпигенетические часы – это совокупность эпигенетических меток ДНК, позволяющая  определить биологический возраст ткани, клетки или органа. Наиболее известным примером эпигенетических часов являются часы Стива Хорвата, учитыващие 353 эпигенетических маркера человеческого генома[1][2][3]. Разработаны и другие версии эпигенетических часов: часы К. Вейднер, основанные на метилировании трёх CpG динуклеотидов[4], часы И. Флорат[5], сложные часы Г. Ханнума[6] и часы К. Джулиани, показатель которых рассчитываются по метилированию трёх генов в образцах ДНК из дентина[7].

История открытия

О значительном влиянии возраста на уровень метилирования ДНК было известно с 1960х годов[8]. Большое количество работ описывает наборы CpG-динуклеотидов, метилирование которых коррелирует с возрастом[9][10][11]. Несколько работ посвящено оценке биологического возраста по метилированию ДНК слюны[12] или крови[13].

Предпосылки к созданию эпигенетических часов

Возраст является одной из фундаментальных характеристик организма, и потому биомаркеры старения находят себе множество применений в биологических исследованиях. Биологические часы старения могут быть использованы в следующих областях:

  •  проверке обоснованности различных теорий старения
  •  диагностировании возрастных заболеваний, определении подтипов рака
  • прогнозировании возникновения заболеваний
  •  как характеристика терапевтических воздействий, в том числе омолаживающих техник
  •  в исследовании биологии развития и дифференцировки клеток
  •  в судебной медицине

В общем случае, биологические часы могут быть полезны в исследовании причин старения и борьбы с ним.

Связь с причинами биологического старения

До конца не ясно, что именно измеряется эпигенетическими часами. Гипотеза профессора Хорвата заключалась в том, что получаемый по результатам расчётов возраст отражает суммарный эффект от систем введения эпигенетических модификаций организма. Возраст, рассчитываемый по метилированию ДНК, предсказывает смертность от всех причин в пожилом возрасте[14][15], что позволяет предположить наличие связи между метилированием и причиной старения людей[14]. Однако, маловероятно, что используемые в методе 353 CpG-пары непосредственно играют роль в процессе старения[1]. Более вероятно, что эпигенетические часы детектируют системный эффект от эпигенома.

Эпигенетические часы Хорвата

Эпигенетические часы Хорвата были разработаны Стивом Хорватом, профессором генетики человека и биостатистики в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе. Статья на данную тему была впервые опубликована 21 октября 2013 года в журнале Genome Biology[1]. Хорват более 4 лет собирал открытые данные по метилированию человеческой ДНК и определял подходящие статистические методы. История данного открытия была освещена в журнале Nature[16]. При разработке часов использовались 8000 образцов из 82 наборов данных по метилированию ДНК, полученных на платформе Illumina. Главная инновационная особенность эпигенетических часов Хорвата – это их широкий спектр применимости. Они позволяют предсказывать возраст независимо от ткани, без введения каких-либо дополнительных корректировок[1]. Данная особенность позволяет сравнивать биологический возраст разных тканей внутри одного организма, используя одни и те же часы старения.

Термин “часы” в данном случае определяется как метод оценки возраста, основанный на 353 эпигенетических маркерах ДНК. Устанавливаемый показатель имеет следующие характеристики: во-первых, он близок к нулю в эмбриональных и индуцированных стволовых клетках, во-вторых, он коррелирует с номером пересева клеток и в-третьих, метод применим к тканям шимпанзе (которые используют в качестве аналогов человеческим тканям в некоторых исследованиях).

Рост организма (и сопутствующее деление клеток) приводит к высокой скорости “хода” эпигенетических часов, которая уменьшается до константного значения (линейной зависимости) после достижения человеком 20 лет[1]. Многие физиологические и ментальные показатели старения коррелируют с эпигенетическими часами[17].

Средняя ошибка в определении возраста равна 3,6 года среди широко спектра тканей и типов клеток[1]. Метод хорошо работает как в гетерогенных тканях, так и в отдельных клеточных линиях. Предсказываемый методом Хорвата возраст имеет коэффициент корреляции Пирсона равный r=0,96 с хронологическим возрастом[1], что очень близко к максимальному значению – единице.

Существует онлайн калькулятор, в который можно загрузить данные по метилированию генома и получить оценку эпигенетического возраста методом Ховарта.

Эпигенетические часы Ханнума

В один год со статьёй об эпигенетических часах Хорвата было опубликовано и другое похожее исследование[6]. Авторы, в том числе Грегори Ханнум, построили модель количественной оценки старения, используя измерения более 450 000 CpG-динуклеотидов из клеток крови людей возраста от 19 до 101 года. Из многих CpG статистическими методами была выявлена 71 позиция, по которым выстраивалась итоговая модель расчёта возраста. Согласно авторам, на скорость эпигенетического старения влияет пол человека и вариации генома.

В оригинальной работе сказано, что модель работает не только для клеток крови, но и в других тканях. Некоторые более поздние работы, однако, подчёркивают, что часы Ханнума являются специфичными для крови, а часы Хорвата можно применять на самых разных образцах[18]. Есть и работы, ссылающиеся на эпигенетические часы Хорвата и Ханнума, как на равнозначные[19][20]. В исследовании, проведённом на небольшой группе долгожителей, часы Ханнума дали более точные оценки возраста по данным метилирования ДНК лейкоцитов, чем часы Хорвата[18].

Другие версии биологических часов

Существуют биологические часы, основанные на а) длине теломер б) уровне экспрессии p16INK4a[21] в) мутациях в микросателлитах[22]. Корреляция в случае (а) r=-0,51 для женщин и r=-0,55 для мужчин[23]. Корреляция между экспрессией p16INK4a в Т-клетках r=0,56[24].

Был проведён ряд работ (Ванг и коллеги[25], Петкович и коллеги[26]), исследующих, имеют ли мыши сходные с людьми изменения в паттернах метилирования с возрастом. Исследователи обнаружили, что эпигенетический возраст мышей, у которых искусственно увеличивали продолжительность жизни (с помощью контроля калорийности питания или введения в пищу рапамицина), был значительно меньше, чем у контрольной группы того же возраста.

Эпигенетические часы, созданные для предсказания возраста у мышей, основаны на 329 уникальных CpG-динуклеотидах, и имеют среднюю абсолютную ошибку равную 4 неделям (5% от продолжительности жизни). Попытки использовать человеческие часы на мышах показали, что человеческие часы не полностью консервативны в мышах. Различия в часах мышей и человека позволяют предположить, что эпигенетические часы стоит калибровать отдельно для разных видов.

Перспективным направлением кажется разработка эпигенетических часов для определения возраста диких и домашних животных[27].

См. также

Ссылки

  1. ↑ 1 2 3 4 5 6 7 Steve Horvath. DNA methylation age of human tissues and cell types // Genome Biology. — 2013-12-10. — Т. 14. — С. 3156. — ISSN 1474-760X. — doi:10.1186/gb-2013-14-10-r115.
  2. ↑ Steve Horvath. Erratum to: DNA methylation age of human tissues and cell types // Genome Biology. — 2015-05-13. — Т. 16. — С. 96. — ISSN 1465-6906. — doi:10.1186/s13059-015-0649-6.
  3. ↑ "Scientist uncovers internal clock able to measure age of most human tissues; Women's breast tissue ages faster than rest of body". ScienceDaily (англ.). Дата обращения: 30 ноября 2017.
  4. ↑ Carola Ingrid Weidner, Qiong Lin, Carmen Maike Koch, Lewin Eisele, Fabian Beier. Aging of blood can be tracked by DNA methylation changes at just three CpG sites // Genome Biology. — 2014-02-03. — Т. 15. — С. R24. — ISSN 1474-760X. — doi:10.1186/gb-2014-15-2-r24.
  5. ↑ Ines Florath, Katja Butterbach, Heiko Müller, Melanie Bewerunge-Hudler, Hermann Brenner. Cross-sectional and longitudinal changes in DNA methylation with age: an epigenome-wide analysis revealing over 60 novel age-associated CpG sites // Human Molecular Genetics. — 2014-03-01. — Т. 23, вып. 5. — С. 1186–1201. — ISSN 0964-6906. — doi:10.1093/hmg/ddt531.
  6. ↑ 1 2 Gregory Hannum, Justin Guinney, Ling Zhao, Li Zhang, Guy Hughes. Genome-wide Methylation Profiles Reveal Quantitative Views of Human Aging Rates // Molecular Cell. — Т. 49, вып. 2. — С. 359–367. — doi:10.1016/j.molcel.2012.10.016.
  7. ↑ Cristina Giuliani, Elisabetta Cilli, Maria Giulia Bacalini, Chiara Pirazzini, Marco Sazzini. Inferring chronological age from DNA methylation patterns of human teeth (англ.) // American Journal of Physical Anthropology. — 2016-04-01. — Vol. 159, iss. 4. — P. 585–595. — ISSN 1096-8644. — doi:10.1002/ajpa.22921.
  8. ↑ G. D. Berdyshev, G. K. Korotaev, G. V. Boiarskikh, B. F. Vaniushin. [Nucleotide composition of DNA and RNA from somatic tissues of humpback and its changes during spawning] // Biokhimiia (Moscow, Russia). — September 1967. — Т. 32, вып. 5. — С. 988–993. — ISSN 0320-9725.
  9. ↑ Steve Horvath, Yafeng Zhang, Peter Langfelder, René S. Kahn, Marco PM Boks. Aging effects on DNA methylation modules in human brain and blood tissue // Genome Biology. — 2012-10-03. — Т. 13. — С. R97. — ISSN 1474-760X. — doi:10.1186/gb-2012-13-10-r97.
  10. ↑ Vardhman K. Rakyan, Thomas A. Down, Siarhei Maslau, Toby Andrew, Tsun-Po Yang. Human aging-associated DNA hypermethylation occurs preferentially at bivalent chromatin domains (англ.) // Genome Research. — 2010-04-01. — Vol. 20, iss. 4. — P. 434–439. — ISSN 1549-5469 1088-9051, 1549-5469. — doi:10.1101/gr.103101.109.
  11. ↑ Andrew E. Teschendorff, Usha Menon, Aleksandra Gentry-Maharaj, Susan J. Ramus, Daniel J. Weisenberger. Age-dependent DNA methylation of genes that are suppressed in stem cells is a hallmark of cancer (англ.) // Genome Research. — 2010-04-01. — Vol. 20, iss. 4. — P. 440–446. — ISSN 1549-5469 1088-9051, 1549-5469. — doi:10.1101/gr.103606.109.
  12. ↑ Sven Bocklandt, Wen Lin, Mary E. Sehl, Francisco J. Sánchez, Janet S. Sinsheimer. Epigenetic Predictor of Age // PLOS ONE. — 2011-06-22. — Т. 6, вып. 6. — С. e14821. — ISSN 1932-6203. — doi:10.1371/journal.pone.0014821.
  13. ↑ Gregory Hannum, Justin Guinney, Ling Zhao, Li Zhang, Guy Hughes. Genome-wide Methylation Profiles Reveal Quantitative Views of Human Aging Rates // Molecular Cell. — Т. 49, вып. 2. — С. 359–367. — doi:10.1016/j.molcel.2012.10.016.
  14. ↑ 1 2 Brian H. Chen, Riccardo E. Marioni, Elena Colicino, Marjolein J. Peters, Cavin K. Ward-Caviness. DNA methylation-based measures of biological age: meta-analysis predicting time to death // Aging. — Т. 8, вып. 9. — С. 1844–1865. — doi:10.18632/aging.101020.
  15. ↑ Riccardo E. Marioni, Sonia Shah, Allan F. McRae, Brian H. Chen, Elena Colicino. DNA methylation age of blood predicts all-cause mortality in later life // Genome Biology. — 2015-01-30. — Т. 16. — С. 25. — ISSN 1465-6906. — doi:10.1186/s13059-015-0584-6.
  16. ↑ W. Wayt Gibbs. Biomarkers and ageing: The clock-watcher (англ.) // Nature. — 2014-04-10. — Vol. 508, iss. 7495. — P. 168–170. — doi:10.1038/508168a.
  17. ↑ Riccardo E. Marioni, Sonia Shah, Allan F. McRae, Stuart J. Ritchie, Graciela Muniz-Terrera. The epigenetic clock is correlated with physical and cognitive fitness in the Lothian Birth Cohort 1936 // International Journal of Epidemiology. — 2015-08-01. — Т. 44, вып. 4. — С. 1388–1396. — ISSN 0300-5771. — doi:10.1093/ije/dyu277.
  18. ↑ 1 2 Nicola J Armstrong, Karen A Mather, Anbupalam Thalamuthu, Margaret J Wright, Julian N Trollor. Aging, exceptional longevity and comparisons of the Hannum and Horvath epigenetic clocks // Epigenomics. — 2017-05-01. — Т. 9, вып. 5. — С. 689–700. — ISSN 1750-1911. — doi:10.2217/epi-2016-0179.
  19. ↑ Meaghan J. Jones, Sarah J. Goodman, Michael S. Kobor. DNA methylation and healthy human aging (англ.) // Aging Cell. — 2015-12-01. — Vol. 14, iss. 6. — P. 924–932. — ISSN 1474-9726. — doi:10.1111/acel.12349.
  20. ↑ Michele Zampieri, Fabio Ciccarone, Roberta Calabrese, Claudio Franceschi, Alexander Bürkle. Reconfiguration of DNA methylation in aging (англ.) // Mechanisms of Ageing and Development. — Vol. 151. — P. 60–70. — doi:10.1016/j.mad.2015.02.002.
  21. ↑ Manuel Collado, Maria A. Blasco, Manuel Serrano. Cellular Senescence in Cancer and Aging // Cell. — Т. 130, вып. 2. — С. 223–233. — doi:10.1016/j.cell.2007.07.003.
  22. ↑ Peter Forster, Carsten Hohoff, Bettina Dunkelmann, Marianne Schürenkamp, Heidi Pfeiffer. Elevated germline mutation rate in teenage fathers (англ.) // Proc. R. Soc. B. — 2015-03-22. — Vol. 282, iss. 1803. — P. 20142898. — ISSN 1471-2954 0962-8452, 1471-2954. — doi:10.1098/rspb.2014.2898.
  23. ↑ Katarina Nordfjäll, Ulrika Svenson, Karl-Fredrik Norrback, Rolf Adolfsson, Göran Roos. Large-scale parent–child comparison confirms a strong paternal influence on telomere length (англ.) // European Journal of Human Genetics. — 2010/03. — Т. 18, вып. 3. — С. 385–389. — ISSN 1476-5438. — doi:10.1038/ejhg.2009.178.
  24. ↑ Wang, Ye, Zang, Xinjie, Wang, Yao, Chen, Peng. [http://www.molvis.org/molvis/v18/a86 High expression of p16INK4a and low expression of Bmi1 are associated with endothelial cellular senescence in the human cornea]. www.molvis.org (3 апреля 2012). Дата обращения: 1 декабря 2017.
  25. ↑ Tina Wang, Brian Tsui, Jason F. Kreisberg, Neil A. Robertson, Andrew M. Gross. Epigenetic aging signatures in mice livers are slowed by dwarfism, calorie restriction and rapamycin treatment // Genome Biology. — 2017-03-28. — Т. 18. — С. 57. — ISSN 1474-760X. — doi:10.1186/s13059-017-1186-2.
  26. ↑ Daniel A. Petkovich, Dmitriy I. Podolskiy, Alexei V. Lobanov, Sang-Goo Lee, Richard A. Miller. Using DNA Methylation Profiling to Evaluate Biological Age and Longevity Interventions // Cell Metabolism. — Т. 25, вып. 4. — С. 954–960.e6. — doi:10.1016/j.cmet.2017.03.016.
  27. ↑ Ricardo De Paoli-Iseppi, Bruce E. Deagle, Clive R. McMahon, Mark A. Hindell, Joanne L. Dickinson. Measuring Animal Age with DNA Methylation: From Humans to Wild Animals (англ.) // Frontiers in Genetics. — 2017. — Т. 8. — ISSN 1664-8021. — doi:10.3389/fgene.2017.00106.

Литература

Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Эпигенетические_часы&oldid=103600700