2013 年，Cell 期刊首次发布了衰老的九类细胞和分子特征，为后续的衰老研究提供了背景框架和指导作用。然而，随着衰老研究与技术手段的不断更新，到了 2023 年，衰老特征已经上升至 14 类：除此前发布的九类特征之外，自噬受损、RNA 剪切失调、微生物组干扰、机械性能改变与炎症作用被纳入其中。
衰老特征的不断更新足以说明老化过程的复杂性。也因此，仅凭借单一指标判断人体的衰老进程并不准确。对此，专注于以数据研究衰老的测试实验室 TruDiagnostic 决定与哈佛大学的研究人员开展合作，试图通过 DNA 甲基化数据来量化生物衰老，从而创建更加可靠、信息更加丰富的生物年龄测量方法。
日前，TruDiagnostic 以预印本形式发表了年龄时钟 OMICmAge 的最新研究。研究结果表明，基于新型甲基化算法创建的表观遗传时钟 OMICmAge 能够以约 90% 的准确率预测被测试者在 10 年内的死亡概率。研究者提示道，如果是依靠被测试人的实际年龄进行预测，那么预测的准确率仅为 75.6%。
除此之外，OMICmAge 还可以突出显示哪些器官系统疾病可能会发生功能障碍甚至加速衰老，从而获知影响个体衰老进程的最大风险因素，为早期干预或改善个体衰老生物学提供帮助。
（来源：bioRxiv）
据悉，该研究项目于 2020 年底启动，其专门创建了一个迄今为止最大的多组学老龄化数据集（MGH-ABC），并根据该数据集分析了超过 30,884 名参与者的衰老生物标志物。此外，研究者在 5,000 人的精选小组中进行了高级代谢组学、表观遗传学和蛋白质组学分析。
“在该研究中，我们着手创建量化生物衰老过程的最佳方法。然而，衰老是极其复杂的，因此我们尝试使用跨组学数据解决该问题。”哈佛医学院副教授 Jessica Lasky-Su 解释道。为此，研究者将表观遗传甲基化数据与代谢、蛋白质等多个组学的量化数据联系起来，从而能够深入了解各种衰老特征和各种复杂的生物衰老过程。
“该算法能够利用甲基化数据预测其他组学的指征，例如空腹血糖或甘油三酯。”TruDiagnostic 的生物信息学主管 Varun Dwaraka 对此解释道，“通过开发这些临床和分子预测因子，我们可以更好地解决随年龄增长而发生的多种变化，并可以确定各种导致人们衰老的原因。”
▲图丨OMICmAge 中的表观遗传学生物标志物（来源：bioRxiv）
除此之外，研究者还能够预测 OMICmAge 变化可能会对个人寿命产生哪些影响。例如，如果 OMICmAge 为 60 岁的人能够将年龄逆转一岁，那么他们的预计生存时间将增加 1.7 年。而对于 OMICmAge 为 70 岁的人来说，那么该操作可能导致寿命被延长 1.35 年。
事实上，在检测后能否通过治疗或其他干预手段改善健康是人们关心的另一问题。对此，TruDiagnostic 建议，尝试改变饮食或摄入补充剂的受试者每六个月进行一次测试。“我们甚至看到其中一些表观遗传生物标志物在短短八周内就发生了有效的变化。这可能会改变，因为这里有很多新的和未知的东西。”
目前，根据 TruDiagnostic 官网消息，全套 OMICmAge 测试的价格为单次 499 美元。
参考资料：
1.https://doi.org/10.1101/2023.10.16.562114
2.https://doi.org/10.18632/aging.204248
