Анализ более 60 000 человек связал старение отдельных типов клеток с будущим риском болезней
В исследовании машинное обучение применили к набору из более 7000 белков плазмы, чтобы оценить биологический возраст клеток 60 542 участников и сопоставить эти показатели с заболеваниями и смертностью на сроке до 15 лет
Исследование, опубликованное в Nature Medicine, описывает метод оценки биологического старения отдельных типов клеток по составу белков плазмы крови. Авторы проанализировали более 7000 белков у 60 542 человек и построили модели для более чем 40 типов клеток.
Метод связывает измеренные в плазме белки с их предполагаемым клеточным происхождением и рассчитывает разницу между оценкой биологического возраста клеток и хронологическим возрастом человека. Положительная разница означает признаки относительно ускоренного старения, отрицательная — относительно более молодое состояние клеточной биологии. Такой подход позволяет оценивать не один общий показатель, а разные клеточные популяции и линии.
Изображение сгенерировано: Nano Banana
Полученные показатели были связаны с заболеваниями и смертностью в период наблюдения продолжительностью до 15 лет. Авторы сообщили о связи клеточных признаков старения с риском нейродегенеративных заболеваний, рака, хронических болезней и смерти. Публикация не описывает этот метод как готовый клинический тест.
Авторы указали на ограничения анализа. В модели вошли только типы клеток, представленные в базе Human Protein Atlas. Кроме того, происхождение белков плазмы не всегда удаётся однозначно определить, а участники исследуемых когорт преимущественно были пожилыми людьми европейского происхождения.
Работа оценивает возможность применения крупномасштабной протеомики и машинного обучения для получения биомаркеров, связанных с возрастом отдельных типов клеток. Для клинического применения таких моделей потребуются внешняя и проспективная проверка, настройка на целевые группы пациентов и подтверждение того, что решения на основе модели улучшают медицинские результаты.