健康な加齢のヒト生物学的年齢を評価するためのエピジェネティック時計モデル

[An epigenetic clock model for assessing the human biological age of healthy aging].

抄録

ヒトの生物学的年齢を評価・校正するためのエピジェネティック時計モデルを構築する。 コンビニエンスサンプリングを用いて、2019年7月1日から11月30日に広西壮族アントノルナス地域の長寿コホートから186名、2020年10月1日から12月31日にPLA総合病院第7医療センターの健診集団から124名を抽出した。人口統計学的特徴および疾患の家族歴を収集するために、自己設計の質問票を適用した。身体検査では心拍数と血圧を測定した。空腹時末梢静脈血を採取し、空腹時血糖、血漿総コレステロール、トリグリセリド、血漿高密度リポ蛋白コレステロール、血漿低密度リポ蛋白コレステロール、テロメア長を測定した。EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847、NHLRC1 cg22736354、P2RX6 cg054442902およびSCGN cg06493994のメチル化レベルは、標的メチル化部位配列決定により検出された。DNAメチル化およびテロメア長の品質管理が不適格であった54人の被験者を除外し、256人の被験者のデータを最終的に解析した。年齢群間のメチル化レベルの変化については傾向検定を用い、生物学的年齢の予測モデルの構築には重回帰法を用いた。ケンダル順位相関分析を用いて、年齢差（グレゴリオ暦年齢から生物学的年齢を引いた値）とテロメア長との相関を評価した。独立標本検定は、異なる年齢群における年齢差のある被験者間の健康関連指標を比較するために用いた。 被験者の年齢は67歳（51歳、91歳）、うち女性は166名（64.84％）であった。年齢が上がるにつれて、遺伝子座のメチル化レベルは減少し（EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847、P2RX6 cg054442902）、増加した（NHLRC1 cg22736354、SCGN cg06493994）（すべての値<0.05）。確立された生物学的年齢予測モデルは以下の通りであった：=-53.121×EDARADD cg09809672-137.564×IPO8 cg19722847+141.040×NHLRC1 cg22736354-67.893×P2RX6 cg05442902+149.547×SCGNcg06493994+4.592×sex+64.185（=0.86、<0.001）、ここで生物学的年齢は、式の項目はメチル化レベル、性別（男性=1、女性=2）、切片の順番であった。年齢差とテロメア長との間のKendall順位相関係数は0.731（<0.001）であった。年齢差gaP＜0の被験者と比較して、年齢差gaP≧0の被験者は青年期の収縮期血圧が高かった［（88.50±8.89）と（109.83±9.48）mmHg、1mmHg＝0.133kPa］、TC［（5.48±0.23）と（3.98±0.54）mmol/L、それぞれ］とTG［（3.51±0.32）および（3.41±0.20）mmol/L］；若年成人における空腹時血糖値の低下［（6.17±0.67）および（5.37±0.79）mmol/L］、非高齢者では拡張期血圧が高い［（それぞれ76.99±6.78）mmHgと（83.97±9.36）mmHg］（いずれも0.05未満）であった。 構築されたエピジェネティック時計モデルは、ヒトの生物学的年齢を評価し、校正するために使用することができる。

To construct an epigenetic clock model for assessing and calibrating human biological age. Convenience sampling was used to select 186 subjects from the longevity cohort of Guangxi Zhuang Antonornous Region from July 1 to November 30, 2019, and 124 subjects from the physical examination population of the Seventh Medical Center of the PLA General Hospital from October 1 to December 31, 2020. Self-designed questionnaire was applied to collect demographic characteristics and family history of disease. Physical examination was applied to determine heart rate and blood pressure. Fasting peripheral venous blood was drawn for determination of fasting plasma glucose, plasma total cholesterol, triglyceride, plasma high-density lipoprotein cholesterol, plasma low-density lipoprotein cholesterol and telomere length. Methylation levels of EDARADD cg09809672, IPO8 cg19722847, NHLRC1 cg22736354, P2RX6 cg05442902 and SCGN cg06493994 were detected by targeted methylation site sequencing. A total of 54 subjects with unqualified quality control of DNA methylation and telomere length were excluded, and 256 subjects' data were finally analyzed. Trend test was used for the change of methylation level among different ages groups, multiple linear regression method was used to build prediction models of biological age. Kendal rank correlation analysis was used to evaluate the correlation of age gap (Gregorian calendar age minus biological age) with telomere length. Independent sample -test was used to compare the health-related indicators between subjects with different age gap within different age groups. The (, )of age of subjects were 67 (51, 91) years old, including 166 females (64.84%). With increase of age, the methylation levels of gene loci were decreased (EDARADD cg09809672, IPO8 cg19722847 and P2RX6 cg05442902) and increased (NHLRC1 cg22736354 and SCGN cg06493994) (all values<0.05). The established biological age prediction model was as follows: =-53.121×EDARADD cg09809672-137.564×IPO8 cg19722847+141.040×NHLRC1 cg22736354-67.893×P2RX6 cg05442902+149.547×SCGNcg06493994+4.592×sex+64.185 (=0.86, <0.001), where was the biological age, and the items in the equation were methylation level, sex (male =1, female =2) and intercept in sequence. The Kendall rank correlation coefficient between age gap and telomere length was 0.731 (<0.001). Compared with the subjects whose age gaP<0, the subjects with age gaP≥0 had higher systolic blood pressure in adolescence [(88.50±8.89) and (109.83±9.48) mmHg, respectively, 1 mmHg=0.133 kPa]; lower TC [(5.48±0.23) and (3.98±0.54) mmol/L, respectively, ] and TG [(3.51±0.32) and (3.41±0.20) mmol/L] in young adults; lower fasting blood glucose in middle age [(6.17±0.67) and (5.37±0.79) mmol/L, respectively, ] and higher diastolic blood pressure in nonagenarian age [(76.99±6.78) and (83.97±9.36) mmHg, respectively, ] (all values<0.05). The constructed epigenetic clock model can be used to evaluate and calibrate human biological age.

构建适用于评估和校准人类生物学年龄的表观遗传学时钟模型。于2019年7月1日至11月30日从广西壮族自治区长寿队列。选取186名研究对象，于2020年10月1日至12月31日从解放军总医院第七医学中心检体群选取124名研究对象。集人口学特征，家族疾病史等资料，通过体格检查测量对象的心率和血压，采集空腹外周静脉血，分别检测空腹血糖（fbg）、总胆固醇（tc）、甘油三酯（tg）、高密度脂蛋白胆固醇（hdl-c）、低密度脂蛋白胆固醇（ldl-c）和端粒长度采用癶向甲基化位点测序检测EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847、NHLRC1 cg22736354、P2RX6P2RX6 cg05442902和SCGN cg06493994基因位点的甲基化水平排除DNA甲基化和端粒长度检测质量控制不合格的54名对象，最终256名对象资料进行分析。行分析。基化水平变化情况，采用多重线性回归法构建生物学年龄预测模型，采用ケンダル秩相关分析评价年龄差值［即（公历年龄）］与端粒长度的相关性，比较各年龄组不同年龄差值对象的健康相关指标。对象年龄的（，）为67名（51，91）岁，其中女性166名（64.84%）。随年龄增加，基因位点甲基化水平分别呈下降（EDARADD cg98080EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847和P2RX6 cg05442902）和上升趋势（NHLRC1 cg22736354和SCGN cg06493994）（均<0.05）、所构建的生物学年龄预测模型为：-53.121×EDARADD cg09809672-137.564×IPO8 cg19722847+141.040×NHLRC1 cg22736354-67.893×P2RX6 cg05442902+149.547×SCGN cg06493994+4.592×sex+64.185（=0.86，<0.001），式中为生物学年龄，方程各项依次为5个基因位点甲基化水平、。性别（男性＝1，女性＝2）和截距。龄差值与端粒长度ケンダル秩相关系数为0.731（<0.001）、与年龄差值<0的对象相比，年龄差值≥0的对象未成年期收缩压较高［分别为（88.50±8.89）和（109.83±9.48）mmHg，1mmHg＝0.133kPa］，青壮年期TC较低［分别为（5.48±0.23）和（3.98±0.54）mmol/L］，TG较低［分别为（3.51±0.32）和（3.41±0.20）mmol/L］，中年期FBG较低［分别为（6.17±0.67）和（5.37±0.79）mmol/L］，高龄老年期舒张压较高分别为（76.99±6.78）和（83.97±9.36）mmHg］（均<0.05）。所构建的表观遗传学时钟模型可用于评估和校准人类生物学年龄。

构建适用于评估和校准人类生物学年龄的表观遗传学时钟模型。 于2019年7月1日至11月30日从广西壮族自治区长寿队列选取186名研究对象，于2020年10月1日至12月31日从解放军总医院第七医学中心体检人群选取124名研究对象。采用自制问卷收集人口学特征、家族疾病史等资料，通过体格检查测量对象的心率和血压，采集空腹外周静脉血，分别检测空腹血糖（FBG）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和端粒长度，采用靶向甲基化位点测序检测EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847、NHLRC1 cg22736354、P2RX6 cg05442902和SCGN cg06493994基因位点的甲基化水平。排除DNA甲基化和端粒长度检测质量控制不合格的54名对象，最终对256名对象资料进行分析。分析不同年龄段甲基化水平变化情况，采用多重线性回归法构建生物学年龄预测模型，采用Kendal秩相关分析评价年龄差值［即（公历年龄-生物学年龄）］与端粒长度的相关性，比较各年龄组不同年龄差值对象的健康相关指标。 对象年龄的（，）为67（51，91）岁，其中女性166名（64.84%）。随年龄增加，基因位点甲基化水平分别呈下降（EDARADD cg09809672、IPO8 cg19722847和P2RX6 cg05442902）和上升趋势（NHLRC1 cg22736354和SCGN cg06493994）（均<0.05）。所构建的生物学年龄预测模型为：=-53.121×EDARADD cg09809672-137.564×IPO8 cg19722847+141.040×NHLRC1 cg22736354-67.893×P2RX6 cg05442902+149.547×SCGN cg06493994+4.592×sex+64.185（=0.86，<0.001），式中为生物学年龄，方程各项依次为5个基因位点甲基化水平、性别（男性=1，女性=2）和截距。年龄差值与端粒长度Kendall秩相关系数为0.731（<0.001）。与年龄差值<0的对象相比，年龄差值≥0的对象未成年期收缩压较高［分别为（88.50±8.89）和（109.83±9.48）mmHg，1 mmHg=0.133 kPa］，青壮年期TC较低［分别为（5.48±0.23）和（3.98±0.54）mmol/L］，TG较低［分别为（3.51±0.32）和（3.41±0.20）mmol/L］，中年期FBG较低［分别为（6.17±0.67）和（5.37±0.79）mmol/L］，高龄老年期舒张压较高［分别为（76.99±6.78）和（83.97±9.36）mmHg］（均<0.05）。 所构建的表观遗传学时钟模型可用于评估和校准人类生物学年龄。.