노화는 분자부터 신체까지 여러 수준의 복잡한 네트워크에 의해 규제되는 체계적인 과정입니다. 미세한 섭동이 네트워크에 계단식으로 흐르면서 거시적인 쇠퇴와 만성 질환의 진행을 주도합니다. 개인 간 건강 보유량의 차이와 장기 노화의 비동기적 특성의 영향을 받아 같은 연령층의 노화율은 상당한 차이를 보입니다. 생명공학과 인공지능의 발달은 노화 연구의 기술적 상관관계에서 정량적 개입으로의 전환을 촉진하여 "사람의 나이는 몇 살인지", "한 나이는 어디에서 먼저 시작하고, 한 나이는 왜, 어떻게 개입해야 하는가"와 같은 질문에 답하려고 노력하고 있습니다.
최근 중국과학원 베이징 게놈 연구소(국립 생물정보학 센터)는 동물학 연구소 및 기타 부서와 협력하여 다차원 노화 데이터를 개별화된 디지털 트윈 모델에 매핑하기 위한 노화 디지털 인간 홀로그램 프레임워크를 구축했습니다. 개념 증명에서 팀은 건강한 지원자로 구성된 4개 센터의 표준화된 코호트를 분석하고, 240개 이상의 매개변수를 수집하고, 다중 모드, 다중 레벨 및 해석 가능한 노화 시계 시스템을 구축하고, 정량화, 시뮬레이션 및 개입이 가능한 노화 디지털 인체 모델을 구축했습니다. 이 프레임워크는 노화 평가의 차원을 효과적으로 확장하고 생물학적 연령을 정확하게 예측하고 장기 노화 비동기성을 매핑하며 응고 인자와 같은 노화 유발 분자를 식별할 수 있습니다.
이 프레임워크는 "읽기, 계산, 조정"의 3단계 논리를 따릅니다. 다차원 노화 데이터를 얻기 위해 "읽기"를 수행합니다. "계산"은 다중 모드 노화 시계를 사용하여 데이터를 생물학적 연령 및 장기 노화 속도로 변환합니다. 핵심 기능 시계에는 240개 이상의 생리학적 지표가 통합되어 있습니다. 다중 모드 시계는 6가지 수준의 분자 데이터를 통합하여 연령 예측 오류를 3.87세로 줄입니다. 장기 시계는 액상 생검 기술을 사용하여 6개 장기의 생물학적 연령을 독립적으로 평가하고 노화의 비동기적 특성을 드러냅니다. 인과 추론을 기반으로 타겟팅 가능한 노화 유발 분자를 타겟팅하는 "Tune".
이 연구는 또한 뇌, 간, 폐, 근육, 혈관 및 피부 등 6개 주요 기관에 대한 독립적인 노화 시계를 구축했습니다. 연구에 따르면 장기 노화에는 상당한 비동기성이 있으며 간의 노화 전환점이 뇌의 노화 전환점보다 빠른 것으로 확인되었습니다. 연구팀은 또한 40~50세와 60~70세 사이에 두 개의 비선형 변화 창을 식별했습니다. 60~70세에 응고 경로가 크게 활성화되는 것은 노화 가속화에 중요한 단계입니다.
이 연구는 또한 노화된 간에서 유래된 응고 인자가 상승적으로 상향 조절된다는 사실을 발견했습니다. 시험관 내 실험을 통해 주요 응고 인자가 내피 세포 노화를 유도할 수 있음이 확인되었습니다. 생쥐를 대상으로 한 생체 내 실험에서 F13B를 주입하면 여러 조직의 노화가 가속화될 수 있는 것으로 나타났으며, 이는 응고 인자가 혈관 및 여러 기관의 노화를 촉진하는 핵심 분자임을 확인시켜 줍니다.
임상 해석에 따르면 핵심 시계는 대표적인 혈장 단백질 세트만을 사용하여 대략적으로 재구성될 수 있으며, 이는 혈액 검사가 생물학적 연령을 평가하는 실현 가능한 방법이 될 수 있음을 시사합니다. 장기별 노화 시계는 조기 노화된 장기를 미리 식별하고 차별화된 개입 목표를 제공할 수 있습니다. 응고 인자에 의해 유발되는 혈관 노화의 경우 응고 경로를 표적으로 삼을 수 있습니다. 다른 유형의 기관의 노화는 다양한 생활 방식이나 약물 개입과 일치할 수 있습니다.
이 연구는 노화 과학의 패러다임 전환을 설명적 과학에서 체계적, 인과적 과학으로 전환하고 정량화 가능한 생물학적 연령을 노화 개입의 핵심 평가 지표로 확립했습니다. 현재 연구팀은 종단적 데이터를 도입하고, 다양한 모집단을 대상으로 하며, 저가의 검출 기술을 개발하고, 단면적 데이터의 한계, 응고인자 억제제 검증 등의 문제를 점진적으로 해결하는 등 모델을 계속 반복하고 있습니다. 이번 성과는 역동적인 건강 트윈 엔진을 구축하고 건강한 노화를 위한 표준화되고 변형 가능한 새로운 길을 제시할 것으로 기대된다.
관련 연구 결과가 Cell(Cell)에 게재되었습니다.셀)우수한.
종이 링크
X-Age 다차원 노화 평가 및 디지털 모델링 프레임워크