Vârsta nu reflectă întotdeauna starea de sănătate, dar analizele de sânge o pot face
Ce pot dezvălui substanțele chimice din sângele tău despre modul în care îmbătrânești? O echipă de cercetători a analizat modele metabolice pe parcursul a 96 de ani de viață pentru a investiga relația acestora cu sănătatea și longevitatea.
Un studiu recent publicat în revista Science Translational Medicine a dezvoltat două metrici de îmbătrânire metabolomică pentru a examina relațiile cu bolile cronice și riscul de mortalitate, utilizând date metabolice de la peste 18.000 de indivizi cu vârste cuprinse între 1 și 96 de ani. Rezultatele subliniază potențialul profilării metabolomice din plasmă pentru evaluarea riscurilor la nivel de populație și îmbunătățirea stratificării riscurilor.
Pe măsură ce vârsta avansează, funcțiile fiziologice încep să scadă treptat. O vârstă biologică mai mare a fost asociată și cu un risc crescut de boli cronice și mortalitate. Totuși, semnăturile metabolomice pe parcursul vieții rămân neclarificate. Înțelegerea modificărilor metabolomice asociate cu îmbătrânirea ar putea informa dezvoltarea terapeutică și intervențiile țintite pentru a preveni deteriorarea fiziologică legată de vârstă.
Studiul a fost realizat în șase centre din Shanghai, China, unde cercetătorii au analizat probe de plasmă de la 18.476 de participanți din Cohorta Pudong, având vârste cuprinse între 12 luni și 96 de ani, folosind spectrometria de masă prin desorbție/ionizare asistată de laser (LDI-MS).
Inițial, au fost incluși 5.252 de indivizi sănătoși cu o vârstă medie de 55 de ani pentru a dezvolta modelul de vârstă metabolomică. Modelul a fost apoi testat într-un grup de validare sănătos format din 5.456 de participanți și examinat într-o cohortă de bolnavi formată din 7.768 de participanți, cu vârste medii de 55 și 68 de ani, respectiv.
Chestionarele standardizate au captat dieta, stilul de viață, somnul, sănătatea mentală și istoricul medical familial al participanților, acolo unde aceste date erau disponibile. Evaluările inițiale au fost realizate în 2019, iar starea bolilor cronice a fost reevaluată în 2023, urmărind mortalitatea până în ianuarie 2025.
În 2023, 3.745 de participanți din cohorta sănătoasă și 4.658 din cohorta de bolnavi au completat sondaje repetate și au actualizat evaluările bolilor cronice. Dintre aceștia, 1.500 au fost supuși profilării metabolomice repetate din plasmă.
În cadrul cohortelor sănătoase, echipa a estimat vârsta metabolomică folosind un model de ensemble cu algoritmi multipli și a calculat accelerația vârstei metabolomice (mAA), care indică în ce măsură vârsta metabolomică diferă de vârsta reală a unei persoane.
Pentru participanții cu condiții de sănătate existente, cercetătorii au utilizat modele de regresie Cox pentru a dezvolta o metrică de deviație a vârstei care măsoară modul în care riscul de mortalitate bazat pe metabolit diferă de ceea ce ar fi de așteptat pentru vârsta unei persoane.
Analiza îmbogățirii căilor metabolice a identificat căile biologice asociate cu îmbătrânirea. Selecția caracteristicilor a combinat păduri aleatorii, informații mutuale și regresie LASSO pentru a identifica metabolitul asociați cu îmbătrânirea. Analizele statistice suplimentare au redus părtinirea predicției și au evaluat modelele specifice pe sexe.
Echipa a testat abordarea de ensemble prin reproiectarea acesteia pe datele proteomice din UK Biobank (UKB), biomarkerii fiziologici din National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) și datele microbiomului intestinal uman.
Rezultatele au arătat un panou de 56 de metaboliti asociați cu vârsta care au păstrat cea mai mare parte a informațiilor predictive legate de vârstă furnizate de toate cele 232 de caracteristici metabolice. Valorile mai mari ale mAA au fost corelate cu mai mulți factori legați de stilul de viață, mediu și istoric familial, inclusiv fumat activ, expunerea la fumul de țigară, utilizarea vopselelor de păr, istoricul muncii în ture și istoricul parental de boli cardiovasculare premature. Valori mai mari ale mAA au rămas asociate cu un risc crescut de mortalitate, după ce s-au luat în considerare măsurile de sănătate deja stabilite.
Valorile mai mari ale mAA au fost asociate cu un consum mai mare de carne de organe, zahăr, carne procesată, fructe de mare și alimente prăjite, în timp ce cerealele mixte și exercițiile fizice au fost legate de valori mai mici. Analizele repetate au legat activitatea fizică crescută și reducerea consumului de alimente prăjite de schimbări mai favorabile în mAA.
Separat, printre participanții cu hipertensiune existentă, cei care au obținut o tensiune arterială sub 140/90 mmHg până în 2023 au arătat schimbări mai favorabile în metrică de deviație a vârstei legate de mortalitate decât cei cu hipertensiune necontrolată. Aceste constatări observaționale nu stabilesc dacă alimentele individuale sau modificările stilului de viață afectează direct îmbătrânirea biologică.
Participanții cu mAA accelerat au avut o probabilitate mai mare de a dezvolta condiții cronice precum diabetul, hipertensiunea și boala ficatului gras, având un risc mai ridicat de deces din orice cauză. Cercetătorii au constatat, de asemenea, că deviația de vârstă era asociată cu starea generală de sănătate, prezența bolilor care afectează mai multe sisteme ale corpului și povara mai multor condiții, sugerând că aceasta ar putea oferi o modalitate practică de a evalua riscurile de sănătate în rândul populațiilor.
Ambele metrici au îmbunătățit, de asemenea, capacitatea de a distinge indivizi cu risc mai mare și mai mic de mortalitate, dincolo de evaluările de fragilitate, scorurile de sănătate cardiovasculară și biomarkerii de rutină din sânge, deși îmbunătățirile în discriminarea riscurilor au fost modeste.
Modificările metabolomice implicate au fost asociate cu căi biologice legate de metabolismul treoninei, serinei, glicinei, butanoatului, cisteinei și metioninei. Metabolitele corelate pozitiv cu îmbătrânirea au inclus 3-metilindol, creatinină și acid sebacic, în timp ce leucina a crescut după mijlocul vieții și a fost asociată cu un mAA mai mare. Între timp, l-asparagina, acidul glicerinic și 4-hidroxiprolina, un metabolit legat de colagen, au demonstrat asociații negative cu vârsta.
Serina și l-asparagina au arătat modele similare în ambele sexe, în timp ce acidul glicerinic și l-cisteina au arătat diferențe mai mari între sexe, iar metrică de deviație legată de mortalitate a fost mai mare la bărbați decât la femei în cohorta de bolnavi.
Printre metabolite, 3-metilindol a avut cea mai semnificativă asociere pozitivă cu riscul de mortalitate, în timp ce 4-hid
