„Nasze podejście pozwoliło zidentyfikować geny, które wcześniej były powiązane ze starzeniem się, a także nowe, które mogą wymagać dalszych badań”.

BUFFALO, NY- 15 Marca2024 – Na okładce ukazał się nowy artykuł naukowy Starzenie się (wymienione przez MEDLINE/PubMed jako „Aging (Albany NY)” i „Aging-US” według Web of Science) Tom 16, wydanie 5zatytułowany, „Profilowanie transkryptomu obejmujące cały genom i rozwój modeli przewidywania wieku w ludzkim mózgu.”

Zmiany w transkryptomie związane ze starzeniem się w różnych obszarach zdrowego ludzkiego mózgu badano we wcześniejszych pracach, jednakże brakuje badań mających na celu opracowanie modeli przewidywania wieku w oparciu o poziomy ekspresji określonych paneli transkryptów. Co więcej, badania oceniające aktywność genów dymorficznych płciowo w starzejącym się mózgu wykazały rozbieżne wyniki, co sugeruje, że korzystne byłyby dodatkowe badania. W badaniu, w którym porównywano różne obszary ludzkiego mózgu, wykazano wcześniej, że obszar kory przedczołowej (PFC) wykazuje szczególnie dużą liczbę znaczących zmian w transkryptomie podczas zdrowego starzenia się.

W nowym badaniu naukowcy Josepha A. Zarrella I Amy Tsurumi z Szkoła Zdrowia Publicznego Harvard TH Chan, Szpital Ogólny w Massachusetts, Szkoła Medyczna HarvardaI Szpitale Shriner’s for Children – Boston jego celem było profilowanie zmian w transkryptomie PFC podczas ogólnego zdrowego starzenia się człowieka i porównanie potencjalnych różnic między próbkami kobiet i mężczyzn, a także opracowanie modeli przewidywania wieku chronologicznego za pomocą różnych metod.

„Zharmonizowaliśmy zbiory danych transkryptomu PFC o prawidłowym neuropatologii uzyskane z repozytorium Gene Expression Omnibus (GEO) w wieku od 21 do 105 lat i znaleźliśmy dużą liczbę różnie regulowanych transkryptów u osób starszych i starszych w porównaniu z ogółem młodymi próbkami, oraz porównali zmiany ekspresji specyficzne dla kobiet i mężczyzn”.

Zespół ocenił geny powiązane z wiekiem, stosując analizy ontologii, ścieżek i sieci. Ponadto zastosowali różne uznane (operator najmniejszego absolutnego skurczu i selekcji (Lasso) i Elastic Net (EN)) oraz najnowsze (eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) i Light Gradient Boosting Machine (LightGBM)) algorytmy uczenia maszynowego, aby opracować dokładne modele predykcyjne dla wiek chronologiczny i zweryfikował je. Korzystne byłyby badania mające na celu dalszą walidację tych modeli w innych dużych populacjach oraz badania molekularne mające na celu wyjaśnienie potencjalnych mechanizmów, dzięki którym zidentyfikowane transkrypty mogą być powiązane z fenotypami starzenia.

„Nasze wyniki potwierdzają tezę, że specyficzne zmiany w ekspresji genów w PFC są silnie skorelowane z wiekiem, że niektóre transkrypty wykazują różnice specyficzne dla kobiet i mężczyzn oraz że algorytmy uczenia maszynowego są przydatnymi narzędziami do opracowywania modeli przewidywania wieku w oparciu o informacje o transkryptomie. ”

Przeczytaj całe badanie: DOI: https://doi.org/10.18632/aging.205609

Autor do korespondencji: Amy Tsurumi – atsurumi@mgh.harvard.edu

Słowa kluczowe: starzenie się model przewidywania uczenia maszynowego biomarker transkryptom

Kliknij tutaj się zapisać bezpłatne alerty Altmetric o tym artykule.

O Starzenie się:

Starzenie się publikuje artykuły naukowe ze wszystkich dziedzin badań nad starzeniem się, w tym między innymi starzenia się od drożdży po ssaki, starzenia się komórek, chorób związanych z wiekiem, takich jak rak i choroba Alzheimera oraz ich zapobiegania i leczenia, strategii przeciwstarzeniowych i opracowywania leków, a zwłaszcza roli szlaków przekazywania sygnału, takich jak mTOR, w procesie starzenia oraz potencjalne podejścia do modulowania tych szlaków sygnalizacyjnych w celu wydłużenia życia. Celem czasopisma jest promowanie leczenia chorób związanych z wiekiem poprzez spowalnianie starzenia, walidacja leków przeciwstarzeniowych poprzez leczenie chorób związanych z wiekiem, profilaktyka nowotworów poprzez hamowanie starzenia. Rak i Covid-19 to choroby związane z wiekiem.

Starzenie się jest indeksowany przez PubMed/Medline (w skrócie „Aging (Albany NY)”), Centrala PubMedu, Web of Science: Rozszerzony indeks cytowań nauki (w skrócie „Aging-US” i wymienione w kategoriach Biologia komórki oraz Geriatria i gerontologia), Scopus (w skrócie „Aging” i wymienione w kategoriach Cell Biology i Aging), Biological Abstracts, BIOSIS Previews, EMBASE, META (Chan Zuckerberg Initiative) (2018–2022) i Dimensions (Digital Science).

Zapraszamy do odwiedzenia naszej strony internetowej pod adresem www.Aging-US.comi połącz się z nami:

Kliknij tutaj subskrybować Do Starzenie się aktualizacje publikacji.

W przypadku zapytań mediów, proszę o kontakt media@impactjournals.com.

Biuro czasopism Aging (Aging-US).

6666 E. Quaker Str., apartament 1B

Orchard Park, Nowy Jork 14127

Telefon: 1-800-922-0957, opcja 1

###