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DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組綜合分析揭示人類血液衰老基因核心機(jī)制

瀏覽次數(shù):313 發(fā)布日期:2026-1-29  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
大家好,這里是專注表觀組學(xué)十余年,領(lǐng)跑多組學(xué)科研服務(wù)的易基因。

近日,美國哈佛醫(yī)學(xué)院Mahdi Moqri和Vadim N. Gladyshev教授團(tuán)隊(duì)合作在《Nature Communications》期刊發(fā)表題為“Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood”的科研成果。研究團(tuán)隊(duì)通過大規(guī)模的DNA甲基化(DNAm)轉(zhuǎn)錄組學(xué)(RNA-seq)隊(duì)列數(shù)據(jù),開發(fā)了一種高分辨率多組學(xué)綜合分析方法,對表觀基因組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)衰老相關(guān)變化進(jìn)行綜合分析,從人類血液樣本中鑒定出106個“多組學(xué)衰老基因”(multi-omic aging genes)。

研究團(tuán)隊(duì)利用MESA、PPMI、Generation Scotland等隊(duì)列的4,174個DNAm樣本和3,461個RNA-seq樣本,并利用935k甲基化芯片的MGB500隊(duì)列(n=461)作為金標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建參考驗(yàn)證集,鑒定出在衰老過程中同時發(fā)生DNA甲基化增加和基因表達(dá)下降的106個多組學(xué)衰老基因,這些基因顯著富集于T細(xì)胞適應(yīng)性免疫功能相關(guān)通路。與單一組學(xué)鑒定衰老標(biāo)志物相比,這些多組學(xué)衰老基因在不同類型人群驗(yàn)證中表現(xiàn)出更高的可重復(fù)性,并與全因死亡率等衰老結(jié)局強(qiáng)關(guān)聯(lián),為靶向免疫衰老的精準(zhǔn)干預(yù)提供了可靠的分子靶點(diǎn)。

 

英文標(biāo)題:Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood
中文標(biāo)題:表觀基因組學(xué)和轉(zhuǎn)錄組學(xué)綜合分析鑒定出人類血液中的衰老基因
發(fā)表時間:2026-01-19
發(fā)表期刊:Nature Communications
影響因子:IF15.7/Q1
技術(shù)平臺:935k甲基化芯片、RNA-seq
作者單位:美國哈佛醫(yī)學(xué)院
DOI:10.1038/S41467-025-67369-1

易小結(jié)
本研究闡明了多組學(xué)整合策略顯著優(yōu)于單一組學(xué)在衰老研究中的關(guān)鍵證據(jù),證明了“多組學(xué)整合”在鑒定功能相關(guān)、可重復(fù)性強(qiáng)的衰老生物標(biāo)志物方面的優(yōu)越性。為未來衰老生物學(xué)研究,尤其是開發(fā)更可靠、更具生物學(xué)解釋性的“表觀衰老時鐘”指明了方向

研究通過利用DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)明確了血液衰老過程中DNA甲基化增加伴隨基因表達(dá)下降之間的特定聯(lián)系,為理解免疫衰老是機(jī)體衰老的關(guān)鍵驅(qū)動因子提供了堅(jiān)實(shí)的多組學(xué)方法參考。

研究方法
(1)研究隊(duì)列與數(shù)據(jù)集
  • DNAm數(shù)據(jù)集:納入6個大規(guī)模隊(duì)列,包括MESA(兩個時間點(diǎn):MESA1 n=886,MESA2 n=888)、PPMI(n=510)、RA(類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎隊(duì)列,n=689)、Grady(創(chuàng)傷項(xiàng)目,n=795)、GENOA(n=946)和本研究的MGB500隊(duì)列(n=461,935k芯片,年齡20-90歲)。此外使用MGB4K(n=4,243)和Generation Scotland(GS)(n=18,859)的DNAm數(shù)據(jù)和全因死亡率數(shù)據(jù)進(jìn)行生存分析驗(yàn)證。
  • RNA-seq數(shù)據(jù)集:納入6個隊(duì)列,包括MESA1(n=1,016)、MESA2(n=845)、PPMI(n=1,111)、GC6(Gates Grand Challenge,n=327)、500FG(n=97)和JenAge(n=62)。
表1:本研究使用的數(shù)據(jù)集
 
(2)多組學(xué)衰老基因鑒定四步流程
  • 鑒定衰老轉(zhuǎn)錄本(Aging Transcripts, ATs):基于Peters等人(2015)定義的1,497個衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本,鑒定與衰老顯著相關(guān)的ATs。
  • 定義衰老調(diào)控區(qū)域(Aging Regulatory Regions, ARGs):根據(jù)每個AT,定義其轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)(TSS)±1,500 bp區(qū)域(基于Gencode Hg38注釋)。
  • 鑒定衰老CpG位點(diǎn)(Aging CpGs, ACs):在ARG區(qū)域內(nèi),篩選≥3個連續(xù)CpG位點(diǎn)且DNAm水平與衰老顯著相關(guān)的區(qū)域。
  • 篩選候選衰老基因(Candidate AGs):篩選那些DNAm變化方向與其關(guān)聯(lián)ATs的基因表達(dá)變化方向差異ACs(如衰老過程中DNAm增加伴隨表達(dá)下調(diào)),定義為候選衰老基因,最終獲得106個經(jīng)驗(yàn)證的多組學(xué)衰老基因。
(3)統(tǒng)計(jì)分析
  • 關(guān)聯(lián)分析:評估DNAm/表達(dá)與衰老相關(guān)性,并進(jìn)行可重復(fù)性驗(yàn)證和多重檢驗(yàn)校正。
  • 生存分析:檢驗(yàn)每個與多組學(xué)衰老基因相關(guān)的CpG位點(diǎn)和全因死亡率的關(guān)聯(lián)。
  • 細(xì)胞組分校正分析:評估血液細(xì)胞組分比例。在分析衰老與DNAm的關(guān)聯(lián)時,將細(xì)胞比例作為協(xié)變量納入線性回歸模型,以評估年齡效應(yīng)是否獨(dú)立于細(xì)胞組分變化。
  • 功能富集分析:功能富集分析,并進(jìn)行疾病-基因關(guān)聯(lián)分析。
結(jié)果圖形
(1)與DNAm相比,衰老相關(guān)基因表達(dá)的可重復(fù)性差
研究團(tuán)隊(duì)首先在六個獨(dú)立的RNA-seq數(shù)據(jù)集(MESA1、MESA2、PPMI、GC6、500FG、JenAge)中鑒定與衰老相關(guān)的基因,結(jié)果發(fā)現(xiàn)衰老相關(guān)基因表達(dá)在不同隊(duì)列間表現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性(圖1b)。例如,基因CD248表達(dá)與衰老呈負(fù)相關(guān),但其相關(guān)性系數(shù)在不同隊(duì)列間波動較大(MESA1:r=-0.34;500FG:r=-0.54;JenAge:r=-0.56)(圖1c),且Peters等人(2015)鑒定的1,497個衰老轉(zhuǎn)錄本,不同隊(duì)列間的相關(guān)性普遍較低且存在差異(圖1d)。這表明衰老相關(guān)的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)在不同隊(duì)列間的可重復(fù)性較差。

相比之下,對六個DNAm數(shù)據(jù)集(MESA1、MESA2、PPMI、RA、Grady、GENOA)分析顯示,TOP10的衰老相關(guān)CpG位點(diǎn)(如ELOVL2啟動子區(qū)的cg16867657)在所有隊(duì)列中均表現(xiàn)出高度一致衰老相關(guān)性(Pearson相關(guān)系數(shù):MESA1 r=0.74,RA r=0.84,GENOA r=0.84)(圖1g-h)。這種不同隊(duì)列數(shù)據(jù)高度一致性表明,DNAm變化是血液中更為優(yōu)越穩(wěn)定和可重復(fù)的衰老標(biāo)志物,但需要與功能性的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)整合以揭示其生物學(xué)意義。

 
圖1:血液中的衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本與衰老相關(guān)CpG位點(diǎn)
  1. 本分析所使用的6個RNA-seq數(shù)據(jù)集中按隊(duì)列和性別劃分的年齡分布。
  2. 不同隊(duì)列的前10個最顯著衰老相關(guān)轉(zhuǎn)錄本。
  3. 不同隊(duì)列中CD248基因表達(dá)水平與衰老的關(guān)系。
  4. 不同隊(duì)列中衰老轉(zhuǎn)錄本(Peters等,2015)與年齡及基因表達(dá)的相關(guān)性。
  5. 本分析所使用的6個DNAm數(shù)據(jù)集中按隊(duì)列和性別劃分的年齡分布。
  6. 不同隊(duì)列的前10個最顯著衰老相關(guān)DNAm位點(diǎn)。
  7. 不同隊(duì)列中衰老CpG位點(diǎn)(Varshavsky等,2023)甲基化水平與衰老的相關(guān)性。
  8. 不同隊(duì)列中ELOVL2啟動子區(qū)(cg16867657)甲基化水平與衰老的關(guān)系。
 (2)多組學(xué)綜合分析鑒定出經(jīng)驗(yàn)證的衰老相關(guān)基因
為克服單一組學(xué)局限,研究者綜合分析同時具備DNAm和RNA-seq數(shù)據(jù)的MESA(兩個時間點(diǎn))和PPMI隊(duì)列。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在DNAm水平與衰老相關(guān)性最強(qiáng)區(qū)域(甲基化增加最顯著100個CpG位點(diǎn)),其對應(yīng)基因的表達(dá)水平與衰老相關(guān)性非常低(圖2a)。而與之相反的是,在衰老過程中表達(dá)水平最顯著下降的100個基因中,其啟動子區(qū)DNAm水平與衰老呈顯著正相關(guān)(圖2b)。

具體而言,ELOVL2、KLF14和FHL2等衰老顯著相關(guān)CpG位點(diǎn)的基因,在年輕(≤45歲)與年老(≥75歲)個體間的表達(dá)水平無顯著差異(圖2c左);而CD248、LRRN3和NELL2等最顯著下調(diào)轉(zhuǎn)錄本則在老年個體中表現(xiàn)出顯著啟動子區(qū)高甲基化(圖2c右)。特別值得注意的是,CD248在MESA兩個時間點(diǎn)及PPMI中均表現(xiàn)出DNAm與衰老的強(qiáng)正相關(guān)和表達(dá)與衰老的強(qiáng)負(fù)相關(guān)(圖2d)。這一模式在MESA兩個時間點(diǎn)和PPMI數(shù)據(jù)集中均成立。

研究進(jìn)一步顯示,加入DNAm數(shù)據(jù)后,可驗(yàn)證的衰老相關(guān)基因比例顯著增加(圖2e)。這證明了多組學(xué)綜合分析對于鑒定可靠、功能關(guān)聯(lián)的衰老基因的有效性。

 

圖2:多組學(xué)生物標(biāo)志物分析鑒定功能性衰老基因
 
(3)用于血液衰老研究的金標(biāo)準(zhǔn)參考DNA甲基化數(shù)據(jù)集
為對鑒定的多組學(xué)衰老基因進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證,研究利用935k甲基化芯片對Mass General Brigham隊(duì)列的500名個體(MGB500,質(zhì)控后n=461)進(jìn)行DNAm檢測。該隊(duì)列年齡跨度20-90歲,性別和種族分布均衡,可作為血液衰老生物標(biāo)志物的金標(biāo)準(zhǔn)參考數(shù)據(jù)集(圖3a)。

分析結(jié)果顯示,該隊(duì)列中衰老相關(guān)CpGs位點(diǎn)的DNAm水平表現(xiàn)出與衰老一致變化,且相關(guān)性略強(qiáng)于其他隊(duì)列(圖3b),Pearson系數(shù)與Spearman相關(guān)性高度一致,表明結(jié)果不受離群值影響。值得注意的是,與衰老強(qiáng)相關(guān)的CpG位點(diǎn)(特別是甲基化增加位點(diǎn))顯著富集于低表達(dá)和轉(zhuǎn)錄抑制基因,這些基因強(qiáng)富集于PRC2(Polycomb Repressive Complex 2)結(jié)合區(qū)域(圖3d-e),與先前關(guān)于PRC2在表觀遺傳衰老中作用的報(bào)道一致。研究還在該數(shù)據(jù)集中確認(rèn),表達(dá)與衰老呈負(fù)相關(guān)的基因,其啟動子區(qū)的CpG位點(diǎn)存在甲基化增加(圖3f)。

最后,通過整合DNAm和轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的四步流程,研究在MGB等多個隊(duì)列中驗(yàn)證了106個同時具有年齡依賴性DNAm增加和表達(dá)水平下降的基因,并將其定義為“多組學(xué)衰老基因”。這些基因在不同隊(duì)列驗(yàn)證的比例(結(jié)合DNAm數(shù)據(jù)后)遠(yuǎn)高于僅基于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)鑒定的基因(圖3g)。有趣的是,這些多組學(xué)衰老基因顯著富集于T細(xì)胞特異性基因(如CD27、CD28、CD248、TCF7),KEGG通路富集分析也證實(shí)其在T細(xì)胞受體信號和分化通路中顯著富集。

 
圖3:加入表觀遺傳(DNA甲基化)衰老參考數(shù)據(jù)集提高轉(zhuǎn)錄組衰老驗(yàn)證的準(zhǔn)確性
 
(4)多組學(xué)衰老基因預(yù)測衰老結(jié)局
為評估所鑒定多組學(xué)衰老基因的功能相關(guān)性,研究分析了其與衰老相關(guān)結(jié)局(特別是死亡率)的關(guān)聯(lián)。利用包含DNA甲基化和死亡率數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集(MGB-4K和Generation Scotland隊(duì)列),發(fā)現(xiàn)與多組學(xué)衰老基因相關(guān)的CpG位點(diǎn),在兩個隊(duì)列中都與全因死亡風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)相關(guān)(圖4a)。通過多變量Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型(校正年齡和性別),發(fā)現(xiàn)這些基因的CpG位點(diǎn)與死亡風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)(圖4b)。

生存分析顯示,基于死亡風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)相關(guān)CpG位點(diǎn)(例如TCF7基因內(nèi)的cg06175418)的甲基化水平,可以清晰對受試者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分層(圖4c)。此外,對這些多組學(xué)衰老基因的疾病基因網(wǎng)絡(luò)過表征分析揭示,它們富集于眾多衰老相關(guān)疾病,特別是與衰老免疫系統(tǒng)相關(guān)疾。ㄈ绺鞣N淋巴瘤)(圖5f)。

上述分析結(jié)果顯示,與單一組學(xué)鑒定的衰老基因相比,多組學(xué)衰老基因與衰老相關(guān)結(jié)局(如死亡率)更強(qiáng)相關(guān),表明整合DNAm與轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)不僅能提高標(biāo)志物的生物學(xué)可解釋性,還能增強(qiáng)其臨床預(yù)測價值。

 
圖4:多組學(xué)衰老基因與死亡率的相關(guān)性分析
 
(5)衰老基因中與衰老相關(guān)的甲基化獨(dú)立于細(xì)胞組分變化
血液是異質(zhì)性組織,其細(xì)胞組分比例隨年齡變化。鑒于多組學(xué)衰老基因顯著富集于T細(xì)胞分化基因(圖5a-b),研究需要揭示這些基因的衰老模式是否基于年齡相關(guān)細(xì)胞組分變化。為此,研究使用甲基化數(shù)據(jù)評估了MGB隊(duì)列樣本的細(xì)胞組分比例(圖5c)。結(jié)果顯示,最常見細(xì)胞類型比例隨年齡變化不大,但初始T細(xì)胞(naive T cells)比例隨年齡急劇減少,與人類免疫衰老的已知表征一致(圖5d)。

在校正細(xì)胞組分后,多組學(xué)衰老基因內(nèi)的CpG位點(diǎn)甲基化水平仍與衰老強(qiáng)相關(guān)(圖5e)。這一結(jié)果表明,這些CpG位點(diǎn)的年齡相關(guān)甲基化變化獨(dú)立于細(xì)胞組分變化,是細(xì)胞內(nèi)在衰老過程的更直接反映,增強(qiáng)了其作為穩(wěn)健衰老生物標(biāo)志物的可靠性。

 
圖5:衰老基因、細(xì)胞分化與細(xì)胞組分。
結(jié)論和啟示
本研究通過大規(guī)模綜合分析DNA甲基化和轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù),鑒定出106個在人類血液衰老過程中DNA甲基化增加與基因表達(dá)下調(diào)協(xié)同發(fā)生的“多組學(xué)衰老基因”。這些基因在不同人群隊(duì)列驗(yàn)證中表現(xiàn)出卓越的穩(wěn)定性,與全因死亡率等衰老結(jié)局強(qiáng)相關(guān),且其衰老相關(guān)的甲基化變化獨(dú)立于血液細(xì)胞組分變化。

意義啟示
  • 基礎(chǔ)研究:揭示衰老過程中表觀遺傳沉默(PRC2靶向區(qū)域的甲基化增加)與關(guān)鍵免疫功能基因下調(diào)之間的具體聯(lián)系,深化對衰老分子機(jī)制的理解。
  • 生物標(biāo)志物開發(fā):基于多組學(xué)衰老基因的CpG位點(diǎn)可構(gòu)建更可靠的衰老時鐘或死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。
  • 干預(yù)策略:鑒定出的T細(xì)胞相關(guān)“多組學(xué)衰老基因”為開發(fā)靶向免疫衰老的干預(yù)措施(如表觀遺傳編輯、小分子藥物)提供精確分子靶點(diǎn)。
  • 研究拓展:未來可拓展至其他衰老相關(guān)組織(如腦、肌肉、脂肪、皮膚);此外,縱向隊(duì)列研究將有助于明確變化是衰老的原因或結(jié)果,及進(jìn)行可逆性干預(yù)。
參考文獻(xiàn):Moqri M, Ying K, Poganik JR, Herzog C, Chen Q, Emamifar M, Tyshkovskiy A, Eames A, Mur J, Glubokov D, Matei-Dediu B, Goeminne L, Mitchell W, McCartney DL, Salas LA, Marioni RE, Lasky-Su JA, Snyder MP, Gladyshev VN. Integrative epigenetics and transcriptomics identify aging genes in human blood. Nat Commun. 2026 Jan 19.doi: 10.1038/s41467-025-67369-1.
發(fā)布者:深圳市易基因科技有限公司
聯(lián)系電話:0755-28317900
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標(biāo)簽: 甲基化年齡時鐘
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