老化は、分子から身体に至るまでの複数のレベルで複雑なネットワークによって制御される全身的なプロセスです。微視的な混乱がネットワーク内で連鎖的に起こり、巨視的な衰退と慢性疾患の進行を引き起こします。個人間の健康予備力の違いと臓器老化の非同期特性の影響を受け、同じ年齢の人々の老化率には大きな違いが見られます。バイオテクノロジーと人工知能の発展は、老化研究の記述的な相関関係から定量化可能な介入への変革を促進し、「人は何歳なのか」、「どこで最初に老化するのか、なぜ老化するのか、そしてどのように介入するのか」などの疑問に答えようとしています。
最近、中国科学院の北京ゲノム研究所（国立バイオインフォマティクスセンター）は、動物研究所やその他の部門と協力して、多次元の老化データを個別のデジタルツインモデルにマッピングするための老化デジタルヒューマンホログラフィックフレームワークを構築しました。概念実証において、チームは健康なボランティアの 4 つのセンターで標準化されたコホートを分析し、240 を超えるパラメーターを収集し、マルチモーダル、マルチレベル、解釈可能な老化時計システムを構築し、定量化、シミュレーション、介入が可能な老化デジタル人体モデルを構築しました。このフレームワークは、老化評価の次元を効果的に拡張し、生物学的年齢を正確に予測し、臓器老化の非同期性をマッピングし、凝固因子などの老化を促進する分子を特定することができます。
このフレームワークは、「読み取り、計算、調整」の 3 層のロジックに従います。 「読み取る」ことで多次元の経年変化データを取得します。 「計算」は、マルチモーダル老化時計に依存して、データを生物学的年齢と臓器老化率に変換します。コア機能クロックには、240 を超える生理学的指標が統合されています。マルチモーダル時計は 6 レベルの分子データを統合し、年齢予測誤差を 3.87 年に削減します。臓器時計は、液相生検技術に依存して、6 つの臓器の生物学的年齢を独立して評価し、老化の非同期特性を明らかにします。 「チューン」は、因果推論に基づいて標的化可能な老化促進分子をターゲットにします。
この研究では、脳、肝臓、肺、筋肉、血管、皮膚の 6 つの主要臓器の独立した老化時計も構築されました。研究により、臓器の老化には重大な非同期性があり、肝臓の老化の転換点は脳の老化の転換点よりも早いことが確認されています。研究チームはまた、40歳から50歳の間と60歳から70歳の間の2つの非線形変化ウィンドウを特定した。60歳から70歳での凝固経路の顕著な活性化は、老化の加速にとって重要な段階である。
この研究では、老化した肝臓に由来する凝固因子が相乗的に上方制御されていることも判明した。インビトロ実験により、重要な凝固因子が内皮細胞の老化を誘導できることが確認されました。マウスでの in vivo 実験では、F13B の注射が複数の組織の老化促進を引き起こす可能性があることが示され、凝固因子が血管や複数の臓器の老化を促進する中心分子であることが確認されました。
臨床翻訳では、血漿タンパク質の代表的なセットのみを使用してコアクロックを近似的に再構築できることが示されており、血液検査が生物学的年齢を評価する実現可能な方法になる可能性があることが示唆されています。臓器固有の老化時計は、早期に老化する臓器を事前に特定し、差別化された介入ターゲットを提供できます。凝固因子によって引き起こされる血管の老化については、凝固経路を標的にすることができます。他の種類の臓器の老化は、さまざまなライフスタイルや薬物介入によって対応できます。
この研究は、老化科学における記述的科学から体系的かつ因果的科学へのパラダイムシフトを示し、定量化可能な生物学的年齢を老化介入の中核評価指標として確立しました。現在、研究チームは、縦断的データの導入、さまざまな集団をカバーすること、低コストの検出技術の開発によってモデルの反復を続けており、断面データの限界や凝固因子阻害剤の検証などの問題を徐々に解決している。この成果は、動的な健康ツインエンジンを構築し、健康な老化のための標準化された変革可能な新しい道を提供することが期待されています。
関連する研究結果は Cell に掲載されました (細胞）優れた。
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X-Age の多次元老化評価とデジタル モデリング フレームワーク