DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組綜合分析揭示人類血液衰老基因核心機制
大家好，這里是專注表觀組學十余年，領(lǐng)跑多組學科研服務的易基因。
近日，美國哈佛醫(yī)學院Mahdi Moqri和Vadim N. Gladyshev教授團隊合作在《Nature Communications》期刊發(fā)表題為“Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood”的科研成果。研究團隊通過大規(guī)模的DNA甲基化（DNAm）與轉(zhuǎn)錄組學（RNA-seq）隊列數(shù)據(jù)，開發(fā)了一種高分辨率多組學綜合分析方法，對表觀基因組學和轉(zhuǎn)錄組學衰老相關(guān)變化進行綜合分析，從人類血液樣本中鑒定出106個“多組學衰老基因”（multi-omic aging genes）。
研究團隊利用MESA、PPMI、Generation Scotland等隊列的4,174個DNAm樣本和3,461個RNA-seq樣本，并利用935k甲基化芯片的MGB500隊列（n=461）作為金標準構(gòu)建參考驗證集，鑒定出在衰老過程中同時發(fā)生DNA甲基化增加和基因表達下降的106個多組學衰老基因，這些基因顯著富集于T細胞適應性免疫功能相關(guān)通路。與單一組學鑒定衰老標志物相比，這些多組學衰老基因在不同類型人群驗證中表現(xiàn)出更高的可重復性，并與全因死亡率等衰老結(jié)局強關(guān)聯(lián)，為靶向免疫衰老的精準干預提供了可靠的分子靶點。
英文標題：Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood
中文標題：表觀基因組學和轉(zhuǎn)錄組學綜合分析鑒定出人類血液中的衰老基因
發(fā)表時間：2026-01-19
發(fā)表期刊：Nature Communications
影響因子：IF15.7/Q1
技術(shù)平臺：935k甲基化芯片、RNA-seq
作者單位：美國哈佛醫(yī)學院
DOI：10.1038/S41467-025-67369-1
易小結(jié)
本研究闡明了多組學整合策略顯著優(yōu)于單一組學在衰老研究中的關(guān)鍵證據(jù)，證明了“多組學整合”在鑒定功能相關(guān)、可重復性強的衰老生物標志物方面的優(yōu)越性。為未來衰老生物學研究，尤其是開發(fā)更可靠、更具生物學解釋性的“表觀衰老時鐘”指明了方向。
研究通過利用DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)明確了血液衰老過程中DNA甲基化增加伴隨基因表達下降之間的特定聯(lián)系，為理解免疫衰老是機體衰老的關(guān)鍵驅(qū)動因子提供了堅實的多組學方法參考。
研究方法
（1）研究隊列與數(shù)據(jù)集
（1）與DNAm相比，衰老相關(guān)基因表達的可重復性差
研究團隊首先在六個獨立的RNA-seq數(shù)據(jù)集（MESA1、MESA2、PPMI、GC6、500FG、JenAge）中鑒定與衰老相關(guān)的基因，結(jié)果發(fā)現(xiàn)衰老相關(guān)基因表達在不同隊列間表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性（圖1b）。例如，基因CD248表達與衰老呈負相關(guān)，但其相關(guān)性系數(shù)在不同隊列間波動較大（MESA1：r=-0.34；500FG：r=-0.54；JenAge：r=-0.56）（圖1c），且Peters等人（2015）鑒定的1,497個衰老轉(zhuǎn)錄本，不同隊列間的相關(guān)性普遍較低且存在差異（圖1d）。這表明衰老相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在不同隊列間的可重復性較差。
相比之下，對六個DNAm數(shù)據(jù)集（MESA1、MESA2、PPMI、RA、Grady、GENOA）分析顯示，TOP10的衰老相關(guān)CpG位點（如ELOVL2啟動子區(qū)的cg16867657）在所有隊列中均表現(xiàn)出高度一致衰老相關(guān)性（Pearson相關(guān)系數(shù)：MESA1 r=0.74，RA r=0.84，GENOA r=0.84）（圖1g-h）。這種不同隊列數(shù)據(jù)高度一致性表明，DNAm變化是血液中更為優(yōu)越穩(wěn)定和可重復的衰老標志物，但需要與功能性的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合以揭示其生物學意義。
為克服單一組學局限，研究者綜合分析同時具備DNAm和RNA-seq數(shù)據(jù)的MESA（兩個時間點）和PPMI隊列。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在DNAm水平與衰老相關(guān)性最強區(qū)域（甲基化增加最顯著100個CpG位點），其對應基因的表達水平與衰老相關(guān)性非常低（圖2a）。而與之相反的是，在衰老過程中表達水平最顯著下降的100個基因中，其啟動子區(qū)DNAm水平與衰老呈顯著正相關(guān)（圖2b）。
具體而言，ELOVL2、KLF14和FHL2等衰老顯著相關(guān)CpG位點的基因，在年輕（≤45歲）與年老（≥75歲）個體間的表達水平無顯著差異（圖2c左）；而CD248、LRRN3和NELL2等最顯著下調(diào)轉(zhuǎn)錄本則在老年個體中表現(xiàn)出顯著啟動子區(qū)高甲基化（圖2c右）。特別值得注意的是，CD248在MESA兩個時間點及PPMI中均表現(xiàn)出DNAm與衰老的強正相關(guān)和表達與衰老的強負相關(guān)（圖2d）。這一模式在MESA兩個時間點和PPMI數(shù)據(jù)集中均成立。
研究進一步顯示，加入DNAm數(shù)據(jù)后，可驗證的衰老相關(guān)基因比例顯著增加（圖2e）。這證明了多組學綜合分析對于鑒定可靠、功能關(guān)聯(lián)的衰老基因的有效性。
圖2：多組學生物標志物分析鑒定功能性衰老基因
（3）用于血液衰老研究的金標準參考DNA甲基化數(shù)據(jù)集
為對鑒定的多組學衰老基因進行獨立驗證，研究利用935k甲基化芯片對Mass General Brigham隊列的500名個體（MGB500，質(zhì)控后n=461）進行DNAm檢測。該隊列年齡跨度20-90歲，性別和種族分布均衡，可作為血液衰老生物標志物的金標準參考數(shù)據(jù)集（圖3a）。
分析結(jié)果顯示，該隊列中衰老相關(guān)CpGs位點的DNAm水平表現(xiàn)出與衰老一致變化，且相關(guān)性略強于其他隊列（圖3b），Pearson系數(shù)與Spearman相關(guān)性高度一致，表明結(jié)果不受離群值影響。值得注意的是，與衰老強相關(guān)的CpG位點（特別是甲基化增加位點）顯著富集于低表達和轉(zhuǎn)錄抑制基因，這些基因強富集于PRC2（Polycomb Repressive Complex 2）結(jié)合區(qū)域（圖3d-e），與先前關(guān)于PRC2在表觀遺傳衰老中作用的報道一致。研究還在該數(shù)據(jù)集中確認，表達與衰老呈負相關(guān)的基因，其啟動子區(qū)的CpG位點存在甲基化增加（圖3f）。
最后，通過整合DNAm和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的四步流程，研究在MGB等多個隊列中驗證了106個同時具有年齡依賴性DNAm增加和表達水平下降的基因，并將其定義為“多組學衰老基因”。這些基因在不同隊列驗證的比例（結(jié)合DNAm數(shù)據(jù)后）遠高于僅基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)鑒定的基因（圖3g）。有趣的是，這些多組學衰老基因顯著富集于T細胞特異性基因（如CD27、CD28、CD248、TCF7），KEGG通路富集分析也證實其在T細胞受體信號和分化通路中顯著富集。
（4）多組學衰老基因預測衰老結(jié)局
為評估所鑒定多組學衰老基因的功能相關(guān)性，研究分析了其與衰老相關(guān)結(jié)局（特別是死亡率）的關(guān)聯(lián)。利用包含DNA甲基化和死亡率數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集（MGB-4K和Generation Scotland隊列），發(fā)現(xiàn)與多組學衰老基因相關(guān)的CpG位點，在兩個隊列中都與全因死亡風險強相關(guān)（圖4a）。通過多變量Cox比例風險回歸模型（校正年齡和性別），發(fā)現(xiàn)這些基因的CpG位點與死亡風險顯著相關(guān)（圖4b）。
生存分析顯示，基于死亡風險強相關(guān)CpG位點（例如TCF7基因內(nèi)的cg06175418）的甲基化水平，可以清晰對受試者進行風險分層（圖4c）。此外，對這些多組學衰老基因的疾病基因網(wǎng)絡過表征分析揭示，它們富集于眾多衰老相關(guān)疾病，特別是與衰老免疫系統(tǒng)相關(guān)疾病（如各種淋巴瘤）（圖5f）。
上述分析結(jié)果顯示，與單一組學鑒定的衰老基因相比，多組學衰老基因與衰老相關(guān)結(jié)局（如死亡率）更強相關(guān)，表明整合DNAm與轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)不僅能提高標志物的生物學可解釋性，還能增強其臨床預測價值。
（5）衰老基因中與衰老相關(guān)的甲基化獨立于細胞組分變化
血液是異質(zhì)性組織，其細胞組分比例隨年齡變化。鑒于多組學衰老基因顯著富集于T細胞分化基因（圖5a-b），研究需要揭示這些基因的衰老模式是否基于年齡相關(guān)細胞組分變化。為此，研究使用甲基化數(shù)據(jù)評估了MGB隊列樣本的細胞組分比例（圖5c）。結(jié)果顯示，最常見細胞類型比例隨年齡變化不大，但初始T細胞（naive T cells）比例隨年齡急劇減少，與人類免疫衰老的已知表征一致（圖5d）。
在校正細胞組分后，多組學衰老基因內(nèi)的CpG位點甲基化水平仍與衰老強相關(guān)（圖5e）。這一結(jié)果表明，這些CpG位點的年齡相關(guān)甲基化變化獨立于細胞組分變化，是細胞內(nèi)在衰老過程的更直接反映，增強了其作為穩(wěn)健衰老生物標志物的可靠性。
本研究通過大規(guī)模綜合分析DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)，鑒定出106個在人類血液衰老過程中DNA甲基化增加與基因表達下調(diào)協(xié)同發(fā)生的“多組學衰老基因”。這些基因在不同人群隊列驗證中表現(xiàn)出卓越的穩(wěn)定性，與全因死亡率等衰老結(jié)局強相關(guān)，且其衰老相關(guān)的甲基化變化獨立于血液細胞組分變化。
意義啟示
近日，美國哈佛醫(yī)學院Mahdi Moqri和Vadim N. Gladyshev教授團隊合作在《Nature Communications》期刊發(fā)表題為“Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood”的科研成果。研究團隊通過大規(guī)模的DNA甲基化（DNAm）與轉(zhuǎn)錄組學（RNA-seq）隊列數(shù)據(jù)，開發(fā)了一種高分辨率多組學綜合分析方法，對表觀基因組學和轉(zhuǎn)錄組學衰老相關(guān)變化進行綜合分析，從人類血液樣本中鑒定出106個“多組學衰老基因”（multi-omic aging genes）。
研究團隊利用MESA、PPMI、Generation Scotland等隊列的4,174個DNAm樣本和3,461個RNA-seq樣本，并利用935k甲基化芯片的MGB500隊列（n=461）作為金標準構(gòu)建參考驗證集，鑒定出在衰老過程中同時發(fā)生DNA甲基化增加和基因表達下降的106個多組學衰老基因，這些基因顯著富集于T細胞適應性免疫功能相關(guān)通路。與單一組學鑒定衰老標志物相比，這些多組學衰老基因在不同類型人群驗證中表現(xiàn)出更高的可重復性，并與全因死亡率等衰老結(jié)局強關(guān)聯(lián)，為靶向免疫衰老的精準干預提供了可靠的分子靶點。
英文標題：Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood
中文標題：表觀基因組學和轉(zhuǎn)錄組學綜合分析鑒定出人類血液中的衰老基因
發(fā)表時間：2026-01-19
發(fā)表期刊：Nature Communications
影響因子：IF15.7/Q1
技術(shù)平臺：935k甲基化芯片、RNA-seq
作者單位：美國哈佛醫(yī)學院
DOI：10.1038/S41467-025-67369-1
易小結(jié)
本研究闡明了多組學整合策略顯著優(yōu)于單一組學在衰老研究中的關(guān)鍵證據(jù)，證明了“多組學整合”在鑒定功能相關(guān)、可重復性強的衰老生物標志物方面的優(yōu)越性。為未來衰老生物學研究，尤其是開發(fā)更可靠、更具生物學解釋性的“表觀衰老時鐘”指明了方向。
研究通過利用DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)明確了血液衰老過程中DNA甲基化增加伴隨基因表達下降之間的特定聯(lián)系，為理解免疫衰老是機體衰老的關(guān)鍵驅(qū)動因子提供了堅實的多組學方法參考。
研究方法
（1）研究隊列與數(shù)據(jù)集
- DNAm數(shù)據(jù)集：納入6個大規(guī)模隊列，包括MESA（兩個時間點：MESA1 n=886，MESA2 n=888）、PPMI（n=510）、RA（類風濕關(guān)節(jié)炎隊列，n=689）、Grady（創(chuàng)傷項目，n=795）、GENOA（n=946）和本研究的MGB500隊列（n=461，935k芯片，年齡20-90歲）。此外使用MGB4K（n=4,243）和Generation Scotland(GS)（n=18,859）的DNAm數(shù)據(jù)和全因死亡率數(shù)據(jù)進行生存分析驗證。
- RNA-seq數(shù)據(jù)集：納入6個隊列，包括MESA1（n=1,016）、MESA2（n=845）、PPMI（n=1,111）、GC6（Gates Grand Challenge，n=327）、500FG（n=97）和JenAge（n=62）。
表1：本研究使用的數(shù)據(jù)集
（2）多組學衰老基因鑒定四步流程
- 鑒定衰老轉(zhuǎn)錄本（Aging Transcripts, ATs）：基于Peters等人（2015）定義的1,497個衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本，鑒定與衰老顯著相關(guān)的ATs。
- 定義衰老調(diào)控區(qū)域（Aging Regulatory Regions, ARGs）：根據(jù)每個AT，定義其轉(zhuǎn)錄起始位點（TSS）±1,500 bp區(qū)域（基于Gencode Hg38注釋）。
- 鑒定衰老CpG位點（Aging CpGs, ACs）：在ARG區(qū)域內(nèi)，篩選≥3個連續(xù)CpG位點且DNAm水平與衰老顯著相關(guān)的區(qū)域。
- 篩選候選衰老基因（Candidate AGs）：篩選那些DNAm變化方向與其關(guān)聯(lián)ATs的基因表達變化方向差異ACs（如衰老過程中DNAm增加伴隨表達下調(diào)），定義為候選衰老基因，最終獲得106個經(jīng)驗證的多組學衰老基因。
- 關(guān)聯(lián)分析：評估DNAm/表達與衰老相關(guān)性，并進行可重復性驗證和多重檢驗校正。
- 生存分析：檢驗每個與多組學衰老基因相關(guān)的CpG位點和全因死亡率的關(guān)聯(lián)。
- 細胞組分校正分析：評估血液細胞組分比例。在分析衰老與DNAm的關(guān)聯(lián)時，將細胞比例作為協(xié)變量納入線性回歸模型，以評估年齡效應是否獨立于細胞組分變化。
- 功能富集分析：功能富集分析，并進行疾病-基因關(guān)聯(lián)分析。
（1）與DNAm相比，衰老相關(guān)基因表達的可重復性差
研究團隊首先在六個獨立的RNA-seq數(shù)據(jù)集（MESA1、MESA2、PPMI、GC6、500FG、JenAge）中鑒定與衰老相關(guān)的基因，結(jié)果發(fā)現(xiàn)衰老相關(guān)基因表達在不同隊列間表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性（圖1b）。例如，基因CD248表達與衰老呈負相關(guān)，但其相關(guān)性系數(shù)在不同隊列間波動較大（MESA1：r=-0.34；500FG：r=-0.54；JenAge：r=-0.56）（圖1c），且Peters等人（2015）鑒定的1,497個衰老轉(zhuǎn)錄本，不同隊列間的相關(guān)性普遍較低且存在差異（圖1d）。這表明衰老相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在不同隊列間的可重復性較差。
相比之下，對六個DNAm數(shù)據(jù)集（MESA1、MESA2、PPMI、RA、Grady、GENOA）分析顯示，TOP10的衰老相關(guān)CpG位點（如ELOVL2啟動子區(qū)的cg16867657）在所有隊列中均表現(xiàn)出高度一致衰老相關(guān)性（Pearson相關(guān)系數(shù)：MESA1 r=0.74，RA r=0.84，GENOA r=0.84）（圖1g-h）。這種不同隊列數(shù)據(jù)高度一致性表明，DNAm變化是血液中更為優(yōu)越穩(wěn)定和可重復的衰老標志物，但需要與功能性的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合以揭示其生物學意義。
圖1：血液中的衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本與衰老相關(guān)CpG位點
- 本分析所使用的6個RNA-seq數(shù)據(jù)集中按隊列和性別劃分的年齡分布。
- 不同隊列的前10個最顯著衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本。
- 不同隊列中CD248基因表達水平與衰老的關(guān)系。
- 不同隊列中衰老轉(zhuǎn)錄本（Peters等，2015）與年齡及基因表達的相關(guān)性。
- 本分析所使用的6個DNAm數(shù)據(jù)集中按隊列和性別劃分的年齡分布。
- 不同隊列的前10個最顯著衰老相關(guān)DNAm位點。
- 不同隊列中衰老CpG位點（Varshavsky等，2023）甲基化水平與衰老的相關(guān)性。
- 不同隊列中ELOVL2啟動子區(qū)（cg16867657）甲基化水平與衰老的關(guān)系。
為克服單一組學局限，研究者綜合分析同時具備DNAm和RNA-seq數(shù)據(jù)的MESA（兩個時間點）和PPMI隊列。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在DNAm水平與衰老相關(guān)性最強區(qū)域（甲基化增加最顯著100個CpG位點），其對應基因的表達水平與衰老相關(guān)性非常低（圖2a）。而與之相反的是，在衰老過程中表達水平最顯著下降的100個基因中，其啟動子區(qū)DNAm水平與衰老呈顯著正相關(guān)（圖2b）。
具體而言，ELOVL2、KLF14和FHL2等衰老顯著相關(guān)CpG位點的基因，在年輕（≤45歲）與年老（≥75歲）個體間的表達水平無顯著差異（圖2c左）；而CD248、LRRN3和NELL2等最顯著下調(diào)轉(zhuǎn)錄本則在老年個體中表現(xiàn)出顯著啟動子區(qū)高甲基化（圖2c右）。特別值得注意的是，CD248在MESA兩個時間點及PPMI中均表現(xiàn)出DNAm與衰老的強正相關(guān)和表達與衰老的強負相關(guān)（圖2d）。這一模式在MESA兩個時間點和PPMI數(shù)據(jù)集中均成立。
研究進一步顯示，加入DNAm數(shù)據(jù)后，可驗證的衰老相關(guān)基因比例顯著增加（圖2e）。這證明了多組學綜合分析對于鑒定可靠、功能關(guān)聯(lián)的衰老基因的有效性。
圖2：多組學生物標志物分析鑒定功能性衰老基因
（3）用于血液衰老研究的金標準參考DNA甲基化數(shù)據(jù)集
為對鑒定的多組學衰老基因進行獨立驗證，研究利用935k甲基化芯片對Mass General Brigham隊列的500名個體（MGB500，質(zhì)控后n=461）進行DNAm檢測。該隊列年齡跨度20-90歲，性別和種族分布均衡，可作為血液衰老生物標志物的金標準參考數(shù)據(jù)集（圖3a）。
分析結(jié)果顯示，該隊列中衰老相關(guān)CpGs位點的DNAm水平表現(xiàn)出與衰老一致變化，且相關(guān)性略強于其他隊列（圖3b），Pearson系數(shù)與Spearman相關(guān)性高度一致，表明結(jié)果不受離群值影響。值得注意的是，與衰老強相關(guān)的CpG位點（特別是甲基化增加位點）顯著富集于低表達和轉(zhuǎn)錄抑制基因，這些基因強富集于PRC2（Polycomb Repressive Complex 2）結(jié)合區(qū)域（圖3d-e），與先前關(guān)于PRC2在表觀遺傳衰老中作用的報道一致。研究還在該數(shù)據(jù)集中確認，表達與衰老呈負相關(guān)的基因，其啟動子區(qū)的CpG位點存在甲基化增加（圖3f）。
最后，通過整合DNAm和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的四步流程，研究在MGB等多個隊列中驗證了106個同時具有年齡依賴性DNAm增加和表達水平下降的基因，并將其定義為“多組學衰老基因”。這些基因在不同隊列驗證的比例（結(jié)合DNAm數(shù)據(jù)后）遠高于僅基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)鑒定的基因（圖3g）。有趣的是，這些多組學衰老基因顯著富集于T細胞特異性基因（如CD27、CD28、CD248、TCF7），KEGG通路富集分析也證實其在T細胞受體信號和分化通路中顯著富集。
圖3：加入表觀遺傳（DNA甲基化）衰老參考數(shù)據(jù)集提高轉(zhuǎn)錄組衰老驗證的準確性
（4）多組學衰老基因預測衰老結(jié)局
為評估所鑒定多組學衰老基因的功能相關(guān)性，研究分析了其與衰老相關(guān)結(jié)局（特別是死亡率）的關(guān)聯(lián)。利用包含DNA甲基化和死亡率數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集（MGB-4K和Generation Scotland隊列），發(fā)現(xiàn)與多組學衰老基因相關(guān)的CpG位點，在兩個隊列中都與全因死亡風險強相關(guān)（圖4a）。通過多變量Cox比例風險回歸模型（校正年齡和性別），發(fā)現(xiàn)這些基因的CpG位點與死亡風險顯著相關(guān)（圖4b）。
生存分析顯示，基于死亡風險強相關(guān)CpG位點（例如TCF7基因內(nèi)的cg06175418）的甲基化水平，可以清晰對受試者進行風險分層（圖4c）。此外，對這些多組學衰老基因的疾病基因網(wǎng)絡過表征分析揭示，它們富集于眾多衰老相關(guān)疾病，特別是與衰老免疫系統(tǒng)相關(guān)疾病（如各種淋巴瘤）（圖5f）。
上述分析結(jié)果顯示，與單一組學鑒定的衰老基因相比，多組學衰老基因與衰老相關(guān)結(jié)局（如死亡率）更強相關(guān)，表明整合DNAm與轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)不僅能提高標志物的生物學可解釋性，還能增強其臨床預測價值。
圖4：多組學衰老基因與死亡率的相關(guān)性分析
（5）衰老基因中與衰老相關(guān)的甲基化獨立于細胞組分變化
血液是異質(zhì)性組織，其細胞組分比例隨年齡變化。鑒于多組學衰老基因顯著富集于T細胞分化基因（圖5a-b），研究需要揭示這些基因的衰老模式是否基于年齡相關(guān)細胞組分變化。為此，研究使用甲基化數(shù)據(jù)評估了MGB隊列樣本的細胞組分比例（圖5c）。結(jié)果顯示，最常見細胞類型比例隨年齡變化不大，但初始T細胞（naive T cells）比例隨年齡急劇減少，與人類免疫衰老的已知表征一致（圖5d）。
在校正細胞組分后，多組學衰老基因內(nèi)的CpG位點甲基化水平仍與衰老強相關(guān)（圖5e）。這一結(jié)果表明，這些CpG位點的年齡相關(guān)甲基化變化獨立于細胞組分變化，是細胞內(nèi)在衰老過程的更直接反映，增強了其作為穩(wěn)健衰老生物標志物的可靠性。
圖5：衰老基因、細胞分化與細胞組分。
結(jié)論和啟示本研究通過大規(guī)模綜合分析DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組學數(shù)據(jù)，鑒定出106個在人類血液衰老過程中DNA甲基化增加與基因表達下調(diào)協(xié)同發(fā)生的“多組學衰老基因”。這些基因在不同人群隊列驗證中表現(xiàn)出卓越的穩(wěn)定性，與全因死亡率等衰老結(jié)局強相關(guān)，且其衰老相關(guān)的甲基化變化獨立于血液細胞組分變化。
意義啟示
- 基礎(chǔ)研究：揭示衰老過程中表觀遺傳沉默（PRC2靶向區(qū)域的甲基化增加）與關(guān)鍵免疫功能基因下調(diào)之間的具體聯(lián)系，深化對衰老分子機制的理解。
- 生物標志物開發(fā)：基于多組學衰老基因的CpG位點可構(gòu)建更可靠的衰老時鐘或死亡風險預測模型。
- 干預策略：鑒定出的T細胞相關(guān)“多組學衰老基因”為開發(fā)靶向免疫衰老的干預措施（如表觀遺傳編輯、小分子藥物）提供精確分子靶點。
- 研究拓展：未來可拓展至其他衰老相關(guān)組織（如腦、肌肉、脂肪、皮膚）；此外，縱向隊列研究將有助于明確變化是衰老的原因或結(jié)果，及進行可逆性干預。
標簽：
甲基化年齡時鐘
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