2012年11月21日 訊 /生物谷BIOON/ --在一項(xiàng)新研究中，美國加州大學(xué)圣地亞哥醫(yī)學(xué)院研究人員描述了一種新的標(biāo)記物,，并利用新的模型在基因和分子水平來量化老化發(fā)生程度，新研究不只是提供一個(gè)更精確的方法來確定人的衰老程度,，同時(shí)也或許提出了預(yù)見或治療疾病的方法,。該研究結(jié)果發(fā)表在11月21日的Molecular Cell雜志上。
Shiley眼科中心和基因組醫(yī)學(xué)研究所主任 Kang Zhang醫(yī)學(xué)博士說：人們以不同的速率衰老,，這是眾所周知的,。有些人70多歲，但他們看上去只有50歲,，而有些人卻相反,。
當(dāng)前，用標(biāo)記物精確量化實(shí)際老齡速率具有很大挑戰(zhàn)性,。例如,，研究人員發(fā)現(xiàn)端粒會(huì)隨著年齡的增長縮短,，同時(shí)其他因素如壓力也會(huì)影響我們衰老程度。在新的研究論文中,，科學(xué)家專注于DNA甲基化,，DNA甲基化從根本上存在于終身過程中，甲基添加或刪除DNA分子的胞嘧啶,，以促進(jìn)或抑制基因的活性和表達(dá),。
研究人員測(cè)量了共656人血液樣本中超過48.5萬個(gè)全基因組甲基化標(biāo)記物，這些人年齡從19到101不等,。Zhang說,，這是一個(gè)非常可靠的方法預(yù)測(cè)衰老,。
研究人員說,，各個(gè)不同機(jī)體以不同的速度衰老，即使在同一個(gè)體內(nèi),，不同器官的衰老程度也是不同的,。此外，癌細(xì)胞的衰老速率與其周圍的正常細(xì)胞不同?，F(xiàn)在,，研究人員可以只根據(jù)血液或組織樣品們就而已確定一個(gè)人的實(shí)際年齡。DNA甲基化提供了一個(gè)衡量的生理年齡的標(biāo)志物,。
該研究有助篩選化合物,，看看化合物是否能在組織或細(xì)胞水平上延緩衰老過程。Ideker說評(píng)估個(gè)人機(jī)體甲基化狀態(tài),，可能會(huì)減緩衰老,。然而，他指出仍有許多工作要做,，下一步是要分析是否甲基化可以預(yù)測(cè)具體的健康情況,，這種分子診斷是否優(yōu)于現(xiàn)有的臨床或物理標(biāo)記物。（生物谷：Bioon.com）
doi:10.1016/j.molcel.2012.10.016
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Genome-wide Methylation Profiles Reveal Quantitative Views of Human Aging Rates
Gregory Hannum, Justin Guinney, Ling Zhao, Li Zhang,et al.
The ability to measure human aging from molecular profiles has practical implications in many fields, including disease prevention and treatment, forensics, and extension of life. Although chronological age has been linked to changes in DNA methylation, the methylome has not yet been used to measure and compare human aging rates. Here, we build a quantitative model of aging using measurements at more than 450,000 CpG markers from the whole blood of 656 human individuals, aged 19 to 101. This model measures the rate at which an individual's methylome ages, which we show is impacted by gender and genetic variants. We also show that differences in aging rates help explain epigenetic drift and are reflected in the transcriptome. Moreover, we show how our aging model is upheld in other human tissues and reveals an advanced aging rate in tumor tissue. Our model highlights specific components of the aging process and provides a quantitative readout for studying the role of methylation in age-related disease
