Епігенетичний годинник — сукупність епігенетичних міток ДНК, що дає змогу визначити біологічний вік тканини, клітини або органа. Найвідомішим прикладом епігенетичного годинника є годинник Стіва Горвата, що враховує 353 епігенетичних маркери людського геному. Розроблені й інші версії епігенетичних годинників: годинник К. Вейднер, заснований на метилюванні трьох CpG динуклеотидів, годинник І. Флорат, складний годинник Г. Ганнума і годинник К. Джуліані, показ якого розраховують за метилюванням трьох генів у зразках ДНК з дентину.
Історія відкриття Про значний вплив віку на рівень метилювання ДНК було відомо від 1960-х років. У багатьох працях описано набори CpG-динуклеотидів, метилювання яких корелює з віком. Декілька праць присвячено оцінці біологічного віку за метилюванням ДНК слини або крові.
Передумови до створення епігенетичного годинника Вік є однією з фундаментальних характеристик організму, тому біомаркери старіння знаходять безліч застосувань у біологічних дослідженнях. Біологічний годинник старіння можна використати в таких галузях:
перевірці обґрунтованості різних теорій старіння, діагностування вікових захворювань, визначення підтипів раку, прогнозування виникнення захворювань, як характеристика терапевтичних впливів, у тому числі омолоджувальних технік, у дослідженні біології розвитку та диференціювання клітин, у судовій медицині.
Загалом, біологічний годинник може бути корисним у дослідженні причин старіння і боротьби з ним.
Зв'язок із причинами біологічного старіння До кінця не з'ясовано, що саме вимірюється епігенетичним годинником. Гіпотеза професора Горвата полягала в тому, що вік, отриманий за результатами розрахунків, відображає сумарний ефект від систем уведення епігенетичних модифікацій організму. Більшість вікових змін метилювання ДНК є тканиноспецифічними, за винятком метилювання промотора гена ELOVL2, який функціонує як головний регулятор синтезу (подовження) поліненасичених жирних кислот (ПНЖК), необхідних для ефективного функціонування ендоплазматичного ретикулуму та мітохондрій.Slieker, R. C., Relton, C. L., Gaunt, T. R., Slagboom, P. E., & Heijmans, B. T. (2018). Age-related DNA methylation changes are tissue-specific with ELOVL2 promoter methylation as exception. Epigenetics & chromatin, 11(1), 1-11. Li, X., Wang, J., Wang, L., Gao, Y., Feng, G., Li, G., … & Zhang, K. (2022). Lipid metabolism dysfunction induced by age-dependent DNA methylation accelerates aging. Signal Transduction and Targeted Therapy, 7(1), 1-12. Тому розроблено спрощені варіанти епігенетичних годинників, універсальних для всіх тканин, засновані на визначенні віку за ступенем метилювання тільки одного CpG в ELOVL2.Garagnani, P., Bacalini, M. G., Pirazzini, C., Gori, D., Giuliani, C., Mari, D., … & Franceschi, C. (2012). Methylation of ELOVL2 gene as a new epigenetic marker of age. Aging cell, 11(6), 1132—1134. Manco, L., & Dias, H. C. (2022). DNA methylation analysis of ELOVL2 gene using droplet digital PCR for age estimation purposes. Forensic Science International, 333, 111206.
Вік, розрахований за метилюванням ДНК, передбачає смертність від усіх причин у літньому віці, що дає змогу припустити наявність зв'язку між метилюванням і причиною старіння людей. Проте, малоймовірно, що використовувані методом 353 CpG-пари безпосередньо відіграють роль у процесі старіння. Більш імовірно, що епігенетичний годинник детектує системний ефект від епігеному. За допомогою епігенетичних годинників вдалося показати, що «старіння дійсно еволюційно консервативне і пов'язане з процесами розвитку у всіх видів ссавців».
Для розуміння суті епігенетичного годинника доцільно провести порівняння і знайти глибинні процеси, що опосередковують взаємозв'язок між показами епігенетичного годинника і годинником старіння на основі транскриптому,Fleischer, J. G., Schulte, R., Tsai, H. H., Tyagi, S., Ibarra, A., Shokhirev, M. N., … & Navlakha, S. (2018). Predicting age from the transcriptome of human dermal fibroblasts. Genome biology, 19(1), 221. Shokhirev, M. N., & Johnson, A. A. (2021). Modeling the human aging transcriptome across tissues, health status, and sex. Aging cell, 20(1), e13280. Wang, F., Yang, J., Lin, H., Li, Q., Ye, Z., Lu, Q., … & Tian, G. (2020). Improved human age prediction by using gene expression profiles from multiple tissues. Frontiers in Genetics, 11. LaRocca, T. J., Cavalier, A. N., & Wahl, D. (2020). Repetitive elements as a transcriptomic marker of aging: Evidence in multiple datasets and models. Aging Cell, 19(7), e13167. а також на основі даних протеому.Lehallier, B., Shokhirev, M. N., Wyss‐Coray, T., & Johnson, A. A. (2020). Data mining of human plasma proteins generates a multitude of highly predictive aging clocks that reflect different aspects of aging. Aging cell, 19(11), e13256. Johnson, A. A., Shokhirev, M. N., Wyss-Coray, T., & Lehallier, B. (2020). Systematic review and analysis of human proteomics aging studies unveils a novel proteomic aging clock and identifies key processes that change with age. Ageing research reviews, 101070. Moaddel, R., Ubaida‐Mohien, C., Tanaka, T., Lyashkov, A., Basisty, N., Schilling, B., … & Ferrucci, L. (2021). Proteomics in aging research: A roadmap to clinical, translational research. Aging Cell, e13325. Johnson, A. A., Shokhirev, M. N., & Lehallier, B. (2021). The protein inputs of an ultra-predictive aging clock represent viable anti-aging drug targets. Ageing Research Reviews, 70, 101404. За твердженнями авторів протеомного годинника, їхня модель протеомного віку передбачала смертність точніше, ніж хронологічний вік та індекс .Sathyan, S., Ayers, E., Gao, T., Weiss, E. F., Milman, S., Verghese, J., & Barzilai, N. (2020). Plasma proteomic profile of age, health span, and all‐cause mortality in older adults. Aging cell, 19(11), e13250. Метод протеомного годинника базується на технології SomaScan, яка вимірює флуоресценцію аптамерів, які зв'язалися з білками-мішенями. Завдяки цим аптамерам, створеним за допомогою універсальної хімічної технології, яка наділяє нуклеотиди білковоподібними функціональними групами для відкриття білків-біомакерів, вдається одночасно (і досить економічно) вимірювати тисячі білків у зразках невеликого об'єму (15 мкл сироватки або плазми).Gold, L., Ayers, D., Bertino, J., Bock, C., Bock, A., Brody, E., ,,, & Zichi, D. (2010). Aptamer-based multiplexed proteomic technology for biomarker discovery. PLoS One. 2010; 5(12): e15004 Найголовніше, що за допомогою аналізу даних про білки, які найсильніше змінюються при старінні, можна знайти й оцінити ефективність цільових ліків проти старіння.
Виявлено, що більшість вікових CpG є сусідами з генами розвитку і старіння може супроводжуватися підвищеною експресією генів розвитку.Horvath, S., Haghani, A., Peng, S., Hales, E. N., Zoller, J. A., Raj, K., … & Finno, C. J. (2021). DNA methylation aging and transcriptomic studies in horses. bioRxiv. Відповідно, ці CpGs містяться в , які є елементами, що керують експресією онтогенетичних генів. Тоді як підвищене метилювання CpGs в енхансерах, ймовірно, пригнічує експресію генів, метилювання CpGs у двовалентних доменах хроматину, з іншого боку, може стимулювати експресію відповідних нижчих локусів, які часто є генами розвитку..
Добові коливання епігенетичного віку Виявлено, що епігенетичні прогнози віку демонструють 24-годинну періодичність. Зокрема, близько опівночі годинник показував менший вік, а опівдні — більший.Koncevičius, K., Nair, A., Šveikauskaitė, A., Šeštokaitė, A., Kazlauskaitė, A., Dulskas, A., & Petronis, A. (2024). Epigenetic age oscillates during the day . Aging Cell, e14170. Ці дані про циркадні зміни показів епігенетичного годинника підкреслюють важливість використання одного й того ж часу доби для отримання точних оцінок епігенетичного віку.
Епігенетичний годинник Горвата Епігенетичний годинник Горвата розробив Стів Горват, професор генетики людини та біостатистики в Каліфорнійському університеті в Лос-Анджелесі. Статтю на цю тему вперше опубліковано 21 жовтня 2013 року в журналі Genome Biology. Горват понад 4 роки збирав відкриті дані щодо метилювання людської ДНК та визначав відповідні статистичні методи. Історію відкриття висвітлено в журналі Nature. При розробці годинника використано 8000 зразків із 82 наборів даних із метилювання ДНК, отриманих на платформі Illumina. Головна інноваційна особливість епігенетичних годинників Горвата — широкий спектр застосування. Вони дозволяють передбачати вік незалежно від тканини, без уведення будь-яких додаткових коригувань. Це дає змогу порівнювати біологічний вік різних тканин усередині одного організму, використовуючи один і той самий годинник старіння.
Термін «годинник» у цьому разі визначається як метод оцінення віку, заснований на 353 епігенетичних маркерах ДНК. Встановлюваний показник має такі характеристики: по-перше, він близький до нуля в ембріональних та , по-друге, він корелює з номером пересіву клітин і по-третє, метод застосовний до тканин шимпанзе (які в деяких дослідженнях використовують як аналоги людських тканин).
Зростання організму (і супутній поділ клітин) спричиняє високу швидкість «ходу» епігенетичного годинника, яка зменшується до сталого значення (лінійної залежності) після досягнення людиною 20 років. Багато фізіологічних та ментальних показників старіння корелюють із епігенетичним годинником.
Середня помилка у визначенні віку дорівнює 3,6 року серед широкого спектра тканин та типів клітин. Метод добре працює як у гетерогенних тканинах, так і в окремих клітинних лініях. Передбачуваний методом Горвата вік має коефіцієнт кореляції Пірсона рівний r = 0,96 із хронологічним віком, що дуже близько до максимального значення — одиниці.
Існує онлайн калькулятор, у який можна завантажити дані з метилювання геному та отримати оцінку епігенетичного віку методом Горвата.
Епігенетичний годинник Ганнума В один рік зі статтею про епігенетичний годинник Горвата опубліковано й інше схоже дослідження. Автори, серед яких Грегорі Ганнум, побудували модель кількісної оцінки старіння, використовуючи вимірювання понад 450 000 CpG-динуклеотидів із клітин крові людей віком від 19 до 101 року. З багатьох CpG статистичними методами виявлено 71 позицію, за якими вибудовувалася підсумкова модель розрахунку віку. Згідно з авторами, на швидкість епігенетичного старіння впливає стать людини та варіації геному.
В оригінальній праці сказано, що модель працює не тільки для клітин крові, але й інших тканин. Деякі пізніші праці, однак, підкреслюють, що годинник Ганнума є специфічним для крові, а годинник Горвата можна застосовувати на різних зразках. Є й праці, що посилаються на епігенетичний годинник Горвата і Ганнума, як на рівнозначні. У дослідженні, проведеному на невеликій групі довгожителів, годинник Ганнума дав точніші оцінки віку за даними метилювання ДНК лейкоцитів, ніж годинник Горвата.
Епігенетичний годинник на основі ретротранспозонів Низка даних свідчить про кореляцію між старінням, хронічними захворюваннями та реактивацією певних , перш за все та .Yushkova, E., & Moskalev, A. (2023). Transposable elements and their role in aging. Ageing Research Reviews, 86, 101881. Liu, X., Liu, Z., Wu, Z., Ren, J., Fan, Y., Sun, L., … & Liu, G. H. (2023). Resurrection of endogenous retroviruses during aging reinforces senescence. Cell, 186(2), 287—304. На підтримку гіпотези про порушення регуляції ендогенних ретроелементів як однієї з першопричин старіння та вікових захворювань, сконструйовано епігенетичний годинник на основі даних про метилювання ДНК ретроелементів.Ndhlovu, L. C., Bendall, M. L., Dwaraka, V., Pang, A. P., Dopkins, N., Carreras, N., … & Corley, M. J. (2024). Retro‐age: A unique epigenetic biomarker of aging captured by DNA methylation states of retroelements. Aging Cell, e14288. Ndhlovu, L. C., Bendall, M. L., Dwaraka, V., Pang, A. P., Dopkins, N., Carreras, N., … & Corley, M. J. (2023). Retroelement-Age Clocks: Epigenetic Age Captured by Human Endogenous Retrovirus and LINE-1 DNA methylation states. bioRxiv.