Анализируя сигналы старения, которые выделяются с мочой, учёные показали, что с помощью простого неинвазивного теста можно оценить биологическое старение и выявить связь между ускоренным старением и риском развития хронических заболеваний.
В недавнем исследовании, опубликованном в журнале npj Aging, учёные разработали «часы старения» на основе микроРНК (miRNA) в моче, которые позволяют прогнозировать хронологический возраст на основе профилей микроРНК в моче. Отклонения используются как косвенный показатель ускорения биологического старения, а не как прямое измерение биологического возраста.
Старение остаётся основной причиной хронических заболеваний, однако надёжные неинвазивные биомаркеры биологического возраста ограничены. «Часы старения» — это модели на основе биомаркеров, которые оценивают биологический возраст по характеристикам, зависящим от возраста, а отклонения от хронологического возраста отражают темпы старения. Эти «часы» связаны с риском заболеваемости и смертности и используются для стратификации рисков для здоровья и оценки эффективности вмешательств.
микроРНК связаны с возрастными заболеваниями и старением. Были разработаны «часы старения», основанные на микроРНК в коже, крови и плазме. Помимо кожи, в твёрдых тканях наблюдаются воспроизводимые возрастные изменения микроРНК. В то время как забор тканей или крови требует инвазивных процедур в медицинских учреждениях, моча представляет собой неинвазивный, масштабируемый и недорогой источник микроРНК внеклеточных везикул (ВВ), однако он недостаточно изучен и подвержен преаналитической изменчивости, связанной с гидратацией, концентрацией мочи и условиями сбора.
Дизайн исследования и выборка участников
В ходе настоящего исследования учёные разработали и подтвердили эффективность «часов старения», основанных на микроРНК в экзосомах мочи (uEV-miRNA). Образцы мочи были взяты у 6331 японца, проходивших скрининг на рак в рамках общей популяции, а не у пациентов с клинически подтверждённым заболеванием. Данные о возрасте, поле, росте, весе, статусе курильщика и алкоголика, физической активности и сопутствующих заболеваниях были собраны с помощью опросника. Сопутствующие заболевания были указаны самими участниками, а образцы мочи были обработаны для удаления клеток и мусора и извлечения экзосом. Была выделена РНК и подготовлены библиотеки малых РНК.
Секвенирование и биоинформатическая обработка
Концентрация библиотек была определена количественно, и были проведены секвенирования эквимолярных библиотек. Считывания были последовательно сопоставлены с эталонными данными по малым РНК человека в следующем порядке: микроРНК, транспортная РНК (тРНК), фрагменты тРНК (tRF), РНК, взаимодействующая с пиримидином (piRNA), и рибосомная РНК (рРНК). Считывания, не соответствующие ни одному из этих эталонных данных по малым РНК, были сопоставлены с матричными РНК человека (мРНК) и геномом hg19.
Был применён порог фильтрации, составляющий не менее 100 000 общих показателей микроРНК на образец. Кроме того, анализ проводился только для микроРНК, присутствующих как минимум в половине всех образцов, чтобы исключить спорадически экспрессируемые или редкие микроРНК. Команда создала обучающий и тестовый наборы данных, используя метаданные участников и сопоставляя показатели склонности. Обучающий набор данных включал 2400 участников, а тестовый набор данных — 2840 сопоставленных участников (тестовый набор 1).
Стратегия Разработки и валидации Модели
Для проверки был собран независимый набор данных, тестовая выборка 2, состоящая из 1091 человека. Возраст был смоделирован на основе экспрессии микроРНК в моче с помощью регрессора Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). После обучения и внутренней проверки каждая модель была оценена на тестовых выборках 1 и 2. Необработанные прогнозы для тестовых выборок были скорректированы для определения возраста по микроРНК в моче. Были рассчитаны средние абсолютные ошибки (MAE) для каждого пола в сравнении с хронологическим возрастом.
Разница между биологическим и хронологическим возрастом определялась как ускорение биологического возраста (ΔAge). Топ-20 микроРНК были ранжированы на основе важности их признаков в LightGBM. Были оценены возрастные тенденции в отношении этих микроРНК, занимающих верхние позиции в рейтинге. Был выполнен запрос к базе данных PubMed для оценки представленности микроРНК, занимающих верхние позиции в рейтинге, в литературе, посвящённой старению. Наконец, команда исследователей выяснила, связан ли ΔAge с распространёнными сопутствующими заболеваниями, отметив, что результаты, полученные у людей младше 25 или старше 80 лет, требуют осторожной интерпретации.
Стареющая производительность и точность часов
uEV-миРНК составляли наибольшую долю в образцах мочи — от 50 % до 60 %, а вклад рРНК, тРНК, пиРНК, тРФ и мРНК/hg19 был относительно стабильным. После исключения спорадически экспрессируемых или редких uEV-миРНК в разработку часов были включены 407 характеристик миРНК. Часы старения uEV-миРНК показали среднеквадратичную ошибку в 5,1 года на обучающей выборке, 4,5 года на тестовой выборке 1 и 4,4 года на тестовой выборке 2.
Ключевые микроРНК и биологические пути
Средние уровни экспрессии 20 наиболее значимых микроРНК были явно связаны с возрастом. Шесть микроРНК экспрессия которых снижалась с возрастом, 10 микроРНК экспрессия которых повышалась с возрастом, и четыре микроРНК экспрессия которых повышалась только у мужчин. Большинство этих наиболее значимых микроРНК были в значительной степени связаны с клеточным старением и возрастом. Примечательно, что в этот набор вошли хорошо изученные микроРНК, связанные со старением, такие как miR-155-5p, miR-146a-5p, miR-31-5p и miR-34a-5p.
Анализ генной онтологии (GO) показал значительное обогащение путей, связанных с клеточным старением и износом, а также заметное обогащение таких терминов GO, как ремоделирование костной ткани, регуляция развития остеокластов и дифференцировка В-клеток маргинальной зоны. Среди сопутствующих заболеваний, связанных с ΔAge, значимое увеличение наблюдалось только при диабете 2-го типа. В частности, ΔAge был повышен у женщин в возрасте от 50 до 69 лет и у мужчин в возрасте от 50 до 79 лет. Авторы отмечают, что другие сопутствующие заболевания могли не проявиться в результатах исследования, поскольку они были указаны в анамнезе и могли не проявляться на момент сбора мочи.
Интерпретация, ограничения и клиническая значимость
В целом «часы старения» на основе uEV-микроРНК показали среднюю абсолютную ошибку примерно в 4,4–5,1 года для разных наборов данных. В число наиболее значимых uEV-микроРНК вошли канонические geromiR, уровень которых постоянно повышается в стареющих тканях и клетках. Несмотря на то, что «часы старения» на основе микроРНК в моче менее точны, чем «часы старения» на основе метилирования ДНК, они соответствуют или превосходят по точности «часы старения» на основе микроРНК и мРНК в крови, о которых сообщалось ранее, в более крупных когортах.
Авторы предупреждают, что ΔAge следует интерпретировать как общий показатель риска, а не как специфический для конкретного заболевания или диагностический показатель, особенно у пациентов с активными злокачественными новообразованиями или урогенитальными патологиями. Перед клиническим применением потребуется валидация и повторная калибровка с учетом конкретного заболевания. Необработанные данные секвенирования не являются общедоступными, и для более широкого внедрения в клиническую практику потребуется дальнейшее независимое воспроизведение. Эти результаты подтверждают, что uEV-микроРНК являются надежными, масштабируемыми и неинвазивными биомаркерами биологического возраста.
Ссылка на журнал:
- Хавелка М., Сатомура А., Ямагути Х. и др. (2025). Часы старения микроРНК в моче точно определяют биологический возраст. npj Aging. DOI: 10.1038/s41514-025-00311-3, https://www.nature.com/articles/s41514-025-00311-3
Чтобы написать отзыв нужно авторизоватся