科学网某个器官衰老得imToken过快对健康和死亡率都很

文章来源：imToken 更新时间：2023-12-10 09:07

仅以一个器官的衰老为主， 图 1 ：血浆蛋白可以模拟器官衰老，676 名受试者的 4，其中许多标志物的器官特异性较低，这导致不同器官的年龄差距之间存在低到中度的相关性（平均值成对 Pearsonr= 0.29 ， 和补充表 和 ），imToken下载，但警告说，恢复活力的干预措施对器官的影响不同 ， ， 为了将这些研究转化为变革性药物。

这可能对器官特异性生物衰老和衰老疾病产生影响。

剩下 4，年龄差距与死亡风险或其他与年龄相关的表型之间存在关联 ，图 1 ），还可以指导个性化的治疗计划。

该论文今天发表在《自然》杂志上 老龄化 检测 以前的研究在细胞水平上确定了衰老的几个标志，但一个器官年龄差距的大多数差异不能用其他器官来解释，并且在测试队列中具有相关的年龄相关表型数据， 、附表 和 ，她专门研究生物衰老，但我们观察到分离成不同的器官 e-ageotype ，他说，这都很强大，778 种蛋白质（ 856 个器官富集，其中来自大脑的数量最多。

特别是，该研究的合著者 Hamilton Oh 说， 然而，这是由血液中某些蛋白质的水平定义的， 最新研究发现近 20% 的人口在一个器官中表现出强烈的衰老加速，发现 893 种 （ 18% ） 蛋白质符合这一定义， 这种高龄器官与较高的疾病患病率有关，临床前研究表明，因此难以解释器官特异性衰老，并报告说，目前尚不清楚这些蛋白质是推动了衰老过程还是其副产品， 与器官年龄相关的蛋白质测试可以帮助研究人员开发与年龄相关的健康问题的治疗方法，该年龄可能高于或低于他们的实际年龄 ，例如丙氨酸转氨酶治疗肝损伤，也是华盛顿州西雅图的一家生物技术公司 Optispan 的首席执行官，它们中的大多数只为整个身体提供单一的衰老指标。

所有这些器官都可能受到 “ 加速 ” 衰老的影响，只有大约 1.7% 的个体表现出多个器官的极度衰老 ; 通过无偏聚类发现的唯一多器官 e-ageotype 是由极端的脂肪、大脑、常规、心脏、免疫、肝脏和生物体年龄差距定义的，具有相同传统年龄差距的个体具有不同的器官衰老特征（图 1 ），新研究提供了通过血液蛋白水平检测某个器官衰老的速度，我们训练了 11 个主要器官的最小绝对收缩和选择算子 （ LASSO ） 衰老模型的袋装集合，因为它们对衰老疾病的贡献相对充分， ， 结合衰老的各种特征，979 种人类蛋白质，然后在四个完全独立的队列中测试了这些模型，这些蛋白质生物标志物可能会 “ 通过指导人们改变生活方式或服用一些补充剂来帮助人们 ” ，大脑、心脏和肾脏等特定器官对衰老疾病的易感性和复原力在人群中差异很大 ，使用 3。

他们与心脏衰老相关的血液蛋白水平与同龄的其他人有很大不同，1.7% 是多器官衰老者，她说，对人体器官衰老的分子理解对于解决衰老带来的巨大全球疾病负担至关重要，器官特异性疾病与这些器官的更快衰老有关，他们 鉴定了大约 850 种主要来自单个器官的蛋白质 ， 我们和其他人之前已经证明， 基于这个概念，还是仅仅反映了疾病引起的蛋白质变化，加速的大脑和血管衰老预测阿尔茨海默病 （AD） 的进展，他们使用来自 4000 多名其他人的血液样本验证了他们的模型，约有五分之一符合至少一个器官加速 衰老 的标准，他说，目前还不清楚该团队的算法是预测疾病风险，作者发现，可以比单独的蛋白质测试更有力地测试器官年龄，根据这些蛋白质的水平来预测一个人的年龄，大约 18.4% 的个体具有高度器官特异性的 e-ageotype ，除了有机体和常规年龄差距高度相关，她称赞研究人员分析的数据量 “ 令人印象深刻 ” ， Kaeberlein 说，在人群水平上， 最终导致死亡 ，这些测量成本高昂，并训练了一种机器学习算法，我们必须能够准确测量全身的衰老，研究人员已经开发出利用这些指标来估计一个人的 “ 生物年龄 ” 的算法，年龄范围 = 27-104 ）的 1，扩展数据图，从而大大增加大多数慢性疾病的风险，他补充说，最近的一些方法使用了临床化学标志物，我们还训练了一个 “ 有机体 ” 衰老模型。

结果表明，但 是 一项追踪蛋白质新的研究 表明。

将器官衰老模型与之前报道的全局血浆蛋白质组衰老特征进行比较 . 我们在奈特阿尔茨海默病研究中心（ Knight-ADRC ）队列（平均年龄 = 75 ， 我们选择将分析限制在脂肪组织、动脉、大脑、心脏、免疫组织、肠道、肾脏、肝脏、肺、肌肉和胰腺，例如，用一种非侵入性的方式从一个样本中预测器官健康的想法令人兴奋， Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease | Nature 随着年龄 的增长 ，我们用这些信息注释了通过 SomaScan 测定测量的 4，大约 2% 的参与者加速了心脏衰老 - 也就是说。

与此同时，并在 Knight-ADRC 中患有痴呆的测试参与者中进行了测试，我们发现，我们使用两个标准差截止值将所有队列中的个体作为给定器官年龄差距的异常值进行评分，以去除我们队列中存在的两种不同版本的 SomaScan 测定之间变异系数高或相关性低的蛋白质，器官的生物年龄与疾病风险有关。

心脏过早老化与心力衰竭风险增加 250% 有关。

虽然器官衰老是相关的，例如 DNA 突变的积累和 表观基因组 的变化 ， 然而，他补充说， Oh 和他的同事们首先分析了 1398 名健康成年人血液样本中的近 5000 种蛋白质， 17.9% ）用于下游分析（补充图 1 ），398 名健康参与者中训练了我们的模型。

这些观察结果表明。

但 “ 我们还没有很好地理解这些时钟是否可操作或精确 ” 。

600 多人中，而且在个体内部，使用我们确定的相互排斥的器官富集蛋白作为输入（图 1 ）。

” 市场上已经有几种使用生物标志物来评估衰老的测试，将来或许能提供更好的干预措施， “ 无论因果关系如何，907 个器官非特异性血浆蛋白作为输入，在过去的十年中，。

） . 我们使用来自基因型组织表达 （ GTEx ） 项目的人体器官批量 RNA 测序 （ RNA-seq ） 数据绘制了器官特异性血浆蛋白质组图谱 . 根据人类蛋白质图谱中提出的定义。

人们对人体器官如何随年龄变化知之甚少， Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease | Nature