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694 人阅读发布时间:2025-07-15 10:12
细胞衰老随着年龄增长而增加,并促进与年龄相关的功能衰退和疾病发生。通过鉴定循环中的衰老生物标志物并将其与人类临床特征相关联,可为未来无创评估个体衰老负担及测试新型抗衰老药物的疗效奠定基础。
2025年6月3日,美国国立卫生研究院/美国国家老龄研究所Nathan Basisty团队在Nature Aging(IF=19.4)上发表题为“The secretome ofsenescent monocytes predicts age-related clinical outcomes in humans”的文章。该研究采用纳米颗粒富集结合数据独立采集(DIA)质谱技术分析了THP-1单核细胞的细胞上清的衰老相关分泌表型(SASP),在临床队列中利用Somascan蛋白质组学技术(P7K)检测血浆蛋白,验证了这些SASP蛋白与多种衰老相关特征显著相关,并利用Somascan蛋白质组学技术(P1.3K)在独立衰老队列InCHIANTI(n=1300)中得到验证。
图1 THP-1单核细胞的衰老相关分泌表型(SASP)
2. 利用机器学习验证SASP蛋白与多种衰老相关特征显著相关
随后,研究者在巴尔的摩纵向衰老研究(BLSA)的1060份血浆样本中里利用Somascan蛋白质组学(P7K,该平台可检测7288种蛋白质)检测血浆蛋白,检测到7268种蛋白,其中1550种蛋白归属于单核细胞SASP。基于THP-1单核细胞SASP(1550种蛋白)训练的机器学习模型,在测试队列(BLSA)中将SASP特征与多种年龄相关表型(包括BMI、血脂、炎症指标和行动能力等)显著关联(图2)。
图2 利用机器学习验证SASP蛋白与多种衰老相关特征显著相关
3. 利用Somascan蛋白质组学技术在独立衰老队列验证模型
最后,作者纳入了独立衰老队列InCHIANTI(n=997),取血浆样本开展Somascan蛋白质组学(P1.3K)。对BLSA和InCHIANTI两个队列的血浆蛋白质组数据进行了交叉验证分析。在这两个队列中,共识别出220种在两者中均可检测到的单核细胞SASP候选蛋白,并选取它们用于进一步的临床性状关联分析。结果显示与衰老相关的蛋白质不仅能预测BMI,还能独立于年龄和其他协变量准确预测多个关键临床性状,具有潜在的临床应用价值(图3)。
图3 利用Somascan蛋白质组学技术在独立衰老队列验证模型