Иногда люди выглядят гораздо моложе или старше своего фактического возраста. Ученые из Института Солка обнаружили генетические сигнатуры, которые могут помочь объяснить этот феномен.

Возрастные генетические паттерны были обнаружены в результате анализа клеток кожи, взятых у пациентов разных возрастов. Полученные результаты ученые использовали для обнаружения признаков ускоренного старения у людей с прогерией — болезнью, из-за которой человек выглядит намного старше своего возраста.

По словам ученого Сакета Навлакха, в дальнейших исследованиях метод машинного обучения может быть расширен для выяснения, когда люди начинают стареть быстрее. Это можно будет использовать для лечения пациентов, находящихся в зоне риска из-за возраста, или для коррекции их образа жизни до появления болезней. Статья о проведенном исследовании опубликована в журнале Genome Biology.

Профессор Навлакха утверждает, что проект начался с беседы с Мартином Хетцером в Институте Солка.

«Мартин сказал, что нам следует поговорить о новых данных о старении, полученных ими, — говорит Навлакха. — Мартин уже какое-то время работал в области старения, а я — специалист в области информатики, заинтересованный в разработке алгоритмов машинного обучения для анализа биологических наборов данных».

Они разработали проект для изучения данных без предпосылок о том, где будут обнаружены признаки старения. В итоге получился «черный ящик» возрастных предсказаний. Он нашел связанные с возрастом генетические изменения, но не объяснил их важность.

Работа была проделана посредством изучения молекул РНК в клетках. РНК производится или транскрибируется из ДНК. Неактивные гены не производят РНК. Таким образом, определение того, какие молекулы РНК присутствуют или отсутствуют, помогает выяснить статус соответствующих генов. Процесс был проведен на клетках, взятых у 133 людей в возрасте от одного года до 94 лет. Исследователи использовали фибробласты кожи.

Поместив данные в алгоритм машинного обучения, ученые извлекли паттерны генной активности, соответствующие увеличивающемуся возрасту. Используя эти биомаркеры, команда смогла предсказать возраст человека с погрешностью до четырех лет.

Чтобы подтвердить, что молекулярная сигнатура была подлинной, а не артефактом или совпадением, исследователи применили этот же процесс машинного обучения к геномам десяти детей в возрасте от двух до восьми лет, болеющих прогерией. Результат превышал фактический возраст на 10 лет.