L'edat és el principal factor de risc de malalties prevalents i mort. No obstant això, la relació entre els canvis fisiològics relacionats amb l'edat i la vida útil és poc entesa. Hem combinat eines analítiques i d'aprenentatge automàtic per descriure el procés d'envelliment en grans conjunts de mesures longitudinals. Suposant que l'envelliment resulta d'una inestabilitat dinàmica de l'estat de l'organisme, vam dissenyar una xarxa neuronal artificial profunda, que inclou components d'auto-codificador i d'auto-regressió (AR). El model AR va vincular la dinàmica de l'estat fisiològic amb l'evolució estocàstica d'una única variable, l'"indicador de fragilitat dinàmica" (dFI). En un subconjunt d'anàlisis de sang de la base de dades de fenomes del ratolí, dFI va augmentar exponencialment i va predir la vida útil restant. L'observació del dFI limitant va ser coherent amb la desacceleració de la mortalitat tardana. El dFI va canviar juntament amb els distintius de l'envelliment, inclosos l'índex de fragilitat, els marcadors moleculars d'inflamació, l'acumulació de cèl·lules senescents i la resposta als tractaments d'escurçament de la vida (dieta alta en greixos) i d'allargament de la vida (rapamicina).

El glicòsid de cistanche també pot augmentar l'activitat de la SOD en els teixits del cor i del fetge, i reduir significativament el contingut de lipofuscina i MDA a cada teixit, eliminant eficaçment diversos radicals reactius d'oxigen (OH-, H₂O₂, etc.) i protegint contra els danys de l'ADN causats. per radicals OH. Els glucòsids feniletanoides de Cistanche tenen una forta capacitat d'eliminació dels radicals lliures, una capacitat reductora superior a la de la vitamina C, milloren l'activitat de SOD en la suspensió d'esperma, redueixen el contingut de MDA i tenen un cert efecte protector sobre la funció de la membrana espermàtica. Els polisacàrids de Cistanche poden millorar l'activitat de SOD i GSH-Px en eritròcits i teixits pulmonars de ratolins senescents experimentalment causats per D-galactosa, així com reduir el contingut de MDA i col·lagen al pulmó i el plasma, i augmentar el contingut d'elastina. un bon efecte d'eliminació de DPPH, allarga el temps d'hipòxia en ratolins senescents, millora l'activitat de SOD al sèrum i retarda la degeneració fisiològica del pulmó en ratolins senescents experimentalment Amb la degeneració morfològica cel·lular, els experiments han demostrat que Cistanche té la bona capacitat antioxidant. i té el potencial de ser un fàrmac per prevenir i tractar malalties de l'envelliment de la pell. Al mateix temps, l'echinacòsid a Cistanche té una capacitat significativa per eliminar els radicals lliures de DPPH i té la capacitat d'eliminar espècies reactives d'oxigen i prevenir la degradació del col·lagen induïda pels radicals lliures, i també té un bon efecte reparador sobre el dany anònic dels radicals lliures de timina.

Feu clic a Beneficis de les tauletes Cistanche

【Per a més informació: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

L'envelliment es manifesta en múltiples nivells de l'organització de l'organisme. En conseqüència, es poden utilitzar diversos conjunts de variables d'estat fisiològic, com ara patrons de metilació de l'ADN o marcadors de composició de la sang1-5, per quantificar l'envelliment. Els biomarcadors d'última generació de l'envelliment van sortir de models supervisats que requereixen l'edat cronològica o l'edat de mortalitat com a etiquetes per a la formació (vegeu, per exemple, els 6 més recents). Alternativament, el nombre de dèficits de salut acumulats7 o índexs de fragilitat composts8,9 es correlacionen amb la càrrega de malaltia i la vida útil restant d'humans i animals9,10 i troben aplicacions en experiments de laboratori i assaigs clínics d'intervencions anti-envelliment3,11,12. L'ús futur dels biomarcadors d'envelliment dependrà d'una millor comprensió de la connexió entre els distintius de l'envelliment, els predictors de l'edat biològica, els índexs de fragilitat i la vida útil restant.

Aquí, demostrem una combinació de tècniques modernes d'aprenentatge automàtic i enfocaments manllevats de la teoria de sistemes dinàmics que treballen junts per identificar regles quantitatives que regeixen les manifestacions de l'envelliment i la seva relació amb la mortalitat per totes les causes en grans dades biomèdiques longitudinals. Comencem per suposar que l'envelliment és un cas particular de la dinàmica d'un sistema complex que es desenvolupa prop d'una bifurcació o un punt d'inflexió al límit d'una regió d'estabilitat dinàmica. Sota aquestes circumstàncies, les fluctuacions de l'estat de l'organisme haurien de ser impulsades per la dinàmica d'uns pocs, si no una única característica col·lectiva que tingui el significat del paràmetre d'ordre corresponent a la fase inestable13-15. Alguns exemples d'aquesta reducció de la dimensionalitat a les ciències biològiques inclouen el desenvolupament16, l'envelliment i l'acceleració de la mortalitat5,17,18.

Ens vam basar en aquest concepte teòric i vam produir una xarxa neuronal artificial profunda composta per un codificador automàtic (AE) i un model autorregressiu (AR), una metàfora computacional de la dinàmica estocàstica del paràmetre d'ordre. Per provar l'enfocament, vam utilitzar la xarxa per produir un descriptor de l'envelliment basat en les mesures del recompte sanguini complet (CBC) de la major font d'accés obert de dades fenotípiques, la base de dades de fenòmens del ratolí (MPD)19. La variable de sortida de la xarxa, d'ara endavant anomenada indicador de fragilitat dinàmica (dFI), és la millor aproximació numèrica del paràmetre d'ordre associat a la desintegració de l'estat de l'organisme i, per tant, l'envelliment de qualsevol dada. Hem demostrat que la dinàmica de dFI impulsa l'acceleració de la mortalitat i explica les desviacions de la vida tardana de la llei de mortalitat de Gompertz. El dFI va mostrar les propietats més desitjables d'un marcador d'edat biològica: va augmentar exponencialment amb l'edat, va predir la vida útil restant dels animals, es va correlacionar amb múltiples distintius de l'envelliment i va respondre a les intervencions que se sap que acceleren (dieta alta en greixos) i desacceleren. rapamicina) envelliment en ratolins.

Resultats

Anàlisi dels components principals del CBC al MPD

Hem utilitzat la font de dades fenotípiques longitudinals més gran disponible públicament, la MPD19. Per aconseguir la millor compatibilitat possible amb estudis anteriors, vam escanejar els registres de la base de dades per maximitzar el nombre de mesures disponibles comunes a les utilitzades per construir l'índex de fragilitat fisiològica (PFI) a la ref. 3. Com a resultat, vam triar un subconjunt de 12 mesures CBC de nou conjunts de dades, que inclouen en total 6693 animals (vegeu Dades suplementàries 1 per obtenir la llista completa de conjunts de dades utilitzats per entrenar els models en aquest treball).

Per visualitzar les dades de CBC {{0}}dimensionals del MPD, vam realitzar una anàlisi de components principals (PCA). La PCA de la llesca MPD que representa animals totalment crescuts (que superen l'edat de 25-setmanes, vegeu Mètodes per obtenir els detalls sobre la determinació de l'interval d'edat rellevant) va resultar ser especialment senzilla. En aquest cas, la major part de la variància de les dades (31 per cent) s'explica per la primera puntuació de PC, z0, amb les puntuacions de PC posteriors (z1, z2, etc., cadascuna explica el 19 per cent, el 16 per cent, etc. de la variància total de les dades, respectivament). L'agrupació jeràrquica de les característiques CBC va suggerir que les dues primeres puntuacions de PC podrien estar connectades principalment amb els recomptes de glòbuls vermells i blancs, tal com es mostra a la figura 1a, respectivament.

Només la primera puntuació de PC, z0, va demostrar una correlació apreciable amb l'edat cronològica (els coeficients de correlació de Pearson corresponents eren r=0,59 (p < 10−5) i r=0 0,08 (p=0,003) per a les dues primeres puntuacions de PC, respectivament (Fig. 1b). La variància de les puntuacions de PC va augmentar amb l'edat (vegeu el requadre de la figura 1b), que és una signatura de un procés estocàstic.

Envelliment i dinàmica crítica de l'estat de l'organisme (el resum dels resultats teòrics)

L'associació de les fluctuacions al llarg del PC dominant amb el procés dinàmic més lent (envelliment, en el nostre cas) té arrels profundes en la teoria dels sistemes dinàmics i en els fenòmens crítics14. La transició de l'estabilitat a la inestabilitat a les xarxes amb els gràfics de xarxa que no posseeixen simetries específiques s'associa normalment a les bifurcacions de codimensió 1 (o node de cadira)20,21. Aquestes transicions es caracteritzen per la pèrdua d'estabilitat al llarg d'una única direcció en l'espai vectorial d'estat, coincidint aproximadament amb el primer component principal. En canvi, les contribucions de tots els altres components principals es mantenen estables (i, per tant, independents de l'edat). En conseqüència, durant escales de temps prou llargues, s'espera que les fluctuacions dels índexs fisiològics (com les característiques CBC), xi, segueixin la dinàmica del paràmetre d'ordre, z, associat a la inestabilitat: xi ≈ biz més ξi. Aquí ξi és el soroll, bi és un vector i l'índex enter I enumera les característiques mesurades.

Prop del punt d'inflexió, la dinàmica de l'estat fisiològic és lenta i aproximadament lineal. Per tant, la variable z satisfà l'equació estocàstica de Langevin amb els termes derivats de temps d'ordre superior ignorats:

Aquí, el terme lineal, z, al costat dret de l'equació representa l'efecte de la rigidesa de la xarxa reguladora que regeix les respostes de l'organisme a petites tensions i produeix lleus desviacions de l'estat de l'organisme des de la seva posició més estable. El terme següent, gz2, representa els efectes d'acoblament no lineals d'ordre inferior de les interaccions reguladores.

Les forces estocàstiques f representen tensions externes i els efectes de factors endògens no descrits per l'eq. (1). Naturalment, suposem que les pertorbacions aleatòries de l'estat de l'organisme no estan correlacionades en sèrie, de manera que ðtÞf ðt0 Þi ~ Bδðt0 tÞ, on B és la potència del soroll, δ és la funció delta de Dirac , i 〈…〉 significa la mitjana al llarg de la trajectòria d'envelliment. eq. (1) és una relació matemàtica entre la taxa de canvi de la variable d'estat de l'organisme, z_=dz{=dt, al costat esquerre de l'equació, i els efectes del determinista ( z, gz2 ) i les forces estocàstiques (f), al costat dret.

Depenent del signe del coeficient de rigidesa, , l'estat de l'organisme pot ser dinàmicament estable (si < {{0}}) o inestable (si > 0). En aquest últim cas, les desviacions menors de l'estat de l'organisme s'amplifiquen exponencialment amb el temps, de manera que no és possible l'equilibri. En aquest cas, la solució de l'eq. (1) descriu un organisme envellit. Normalment, és petit i, per tant, l'evolució dels índexs fisiològics presenta trets distintius de criticitat: la dinàmica del paràmetre d'ordre és lenta (alentiment crític), mentre que les fluctuacions de l'estat fisiològic després de les variacions en z són grans, z2 ~ B expð2 tÞ=2 ≫1 (fluctuacions crítiques).

Molt primerenc a la vida, les desviacions del punt crític són petites i l'evolució de l'estat de l'organisme està dominada per la difusió. Més tard a la vida, el terme lineal es fa càrrec de manera que les desviacions de l'estat juvenil s'acceleren de manera exponencial:

on z ~ ðB{{0}} Þ 1=2 i z0 són constants que representen els primers efectes acumulats de forces aleatòries i deterministes, respectivament.

Finalment, una vegada que el paràmetre d'ordre és prou gran, z ≳ Z=/g, els termes no lineals prenen el relleu, la desintegració de l'estat de l'organisme es produeix a una velocitat superior a l'exponencial i l'animal mor en un estat finit. temps. eq. (1) es pot resoldre per obtenir l'expressió analítica simple per a la fracció d'animals que sobreviuen fins a l'edat t: SðtÞ ≈ ErfðZ=z expð tÞÞ, on Erf(x) és la funció d'error18. La funció de supervivència teòrica és diferent de la de la llei de mortalitat de Gompertz que implica l'acceleració exponencial de la mortalitat a totes les edats.

La mortalitat per totes les causes del model, MðtÞ =  _ SðtÞ{=SðtÞ, augmenta ràpidament al principi en el règim dominat per la difusió i després es desaccelera amb l'edat, coincidint aproximadament amb la vida útil mitjana t {{4 }} logðZ=zÞ. En els animals més grans, el desacord amb la llei de mortalitat de Gompertz és el més fort: la mortalitat del model es desaccelera i arriba a l'altiplà a Mðt ≫ tÞ ≈ .

Finalment, observem que la matriu de covariància mostral de les variables d'estat de l'organisme en règim inestable està dominada per la dinàmica del paràmetre d'ordre:

on 〈…〉 representa la mitjana de la mostra. En el límit de no linealitat feble, t ≫ 1, PCA d'aquest senyal revelaria el vector de càrrega corresponent a la primera puntuació de PC coincidint amb bi. La primera puntuació de PC z0=(b, x) és llavors l'aproximació al paràmetre d'ordre z ≈ z0.

Descriptors d'envelliment d'aprenentatge profund a partir de dades longitudinals

L'envelliment en la criticitat pot ser un concepte teòric útil. Tanmateix, no proporciona un algorisme pràctic per identificar el paràmetre d'ordre que no sigui una aplicació aproximada de PCA. Per caracteritzar el procés d'envelliment a partir de les mesures, es van analitzar les trajectòries d'envelliment longitudinal de les mesures CBC de 6.693 mostres en nou conjunts de dades MPD (vegeu Mètodes i dades suplementàries 1) amb l'ajuda d'una xarxa neuronal artificial. L'algoritme incloïa una combinació d'un codificador automàtic profund (AE) per a la reducció de la dimensionalitat i un model AR simple per a l'ajust de les representacions de xarxa de les mesures posteriors a les solucions de l'eq. (1) (AE–AR; vegeu Mètodes).

La solució del problema AR, z, és la sortida de l'algorisme i és l'estimació més adequada del paràmetre d'ordre associat a la desintegració de l'estat de l'organisme i, per tant, l'envelliment a partir de les dades disponibles. A continuació establim les associacions de z amb els distintius d'envelliment, fragilitat i mortalitat. En conseqüència, vam optar per referir-nos al dFI. z com el dFI.

El rendiment del model AR es va demostrar dibuixant la propietat d'autocorrelació de dFI, que és la correlació entre els valors de dFI mesurats al llarg de les trajectòries d'envelliment dels mateixos ratolins en punts d'edat separats per 14 i 28 setmanes al conjunt de dades de prova MA{8 }}072 (Fig. 2). Els coeficients de correlació de Pearson corresponents entre les respectives estimacions dFI ajustades per edat eren r=0,71 (p <0.{{20}}01) i r=0 ,70 (p < 0,001). Les autocorrelacions dFI eren millors que les autocorrelacions de la primera puntuació de PC z0 per als mateixos ratolins, vegeu la figura suplementària 2; els valors de correlació de Pearson corresponents eren r=0,55 (p <0,001) i r=0,71 (p <0,001) per a 14- i 28-desfases setmanals, corresponentment .

Una agrupació jeràrquica semiquantitativa de les covariàncies de les característiques CBC en el conjunt de dades de prova va produir correlacions entre les característiques associades al sistema immunitari (recompte de glòbuls blancs i les quantitats relacionades), taxa metabòlica / consum d'oxigen (recompte de glòbuls vermells i concentracions d'hemoglobina). ), i un subsistema independent format per plaquetes (figura suplementària 6).

El dFI va augmentar amb l'edat dels animals tant en la prova com en els conjunts d'entrenament (Fig. 3 i Fig. 3 suplementària, respectivament). Com era d'esperar de la solució qualitativa de l'eq. (1), dFI va augmentar fins a l'edat corresponent a la vida mitjana dels animals (~ 100 setmanes en el nostre cas). Hem realitzat un ajust exponencial en forma de l'eq. (2) sobre les dades dels conjunts de dades de prova (excloent els animals que van viure més que la vida mitjana de la soca i els animals al final de la seva vida del conjunt de dades MA0073). El càlcul va retornar un exponent de creixement dFI de=0,02 per setmana.

La saturació del dFI més enllà de la vida útil mitjana en els conjunts de dades d'entrenament i proves va revelar un valor límit que és incompatible amb la supervivència dels animals. Per ressaltar aquesta possibilitat, vam dibuixar els rangs dFI a partir d'una cohort separada de ratolins "insanos" de l'experiment MA0073, que representa els animals programats per a l'eutanàsia segons els requisits del laboratori (Fig. 3, estrelles vermelles).

El caràcter de l'acceleració dFI amb l'edat i la taxa de duplicació dFI que coincideix amb la taxa d'acceleració de la mortalitat (igual a 0,037 per setmana22) són bons indicadors de l'associació entre dFI i mortalitat. L'observació es podria recolzar encara més calculant la correlació de rang de Spearman entre l'"acceleració" dFI (és a dir, la diferència entre el dFI d'un animal i el seu valor mitjà en les cohorts corresponents d'edat i sexe) i l'ordre de la mort. esdeveniments entre animals de la mateixa edat i sexe (vegeu la taula 1). Hem obtingut correlacions significatives entre el dFI i la vida útil restant per a totes les cohorts.

Com a referència, també vam produir un model de perills proporcionals (PH) de Cox supervisat que prediu la supervivència dels animals a les mateixes dades. En particular, el dFI ajustat per edat i sexe va predir l'esperança de vida restant igualment bé o marginalment millor que el predictor de la relació de perill logarítmica del model supervisat entrenat amb les mateixes dades (vegeu les files corresponents a "dFI" i "HRCBC" a la taula). 1).

El dFI va predir la vida útil restant més tard a la vida millor que el pes corporal (BW) o el nivell sèric del factor de creixement semblant a la insulina 1 (IGF1). Ambdós factors es van demostrar anteriorment que estaven associats amb la mortalitat a les refs. 23 i 24. Tal com s'apunta a la ref. 24 i comprovat aquí, la concentració d'IGF1 en sèrum es va associar significativament amb la vida útil (r=- 0.28, p=0.008) només en una cohort de més joves, {{ 12}}ratolins mascles d'una setmana. Segons la ref. 23 i els nostres càlculs, el BW s'associa millor amb la mortalitat en els animals més joves (26 i 52 setmanes d'edat).

Desacceleració de la mortalitat al final de la vida i limitació de la mortalitat

El nombre d'animals amb vida útil registrada en MPD va ser insuficient per entendre les desviacions de la mortalitat de la llei de mortalitat de Gompertz, tal com prediu el model d'envelliment a la criticitat a les edats més avançades. Afortunadament, es podria realitzar una anàlisi quantitativa de la mortalitat tardana utilitzant les dades dels controls no tractats en un gran experiment amb milers de ratolins25. Els ajustaments de mortalitat de Gompertz van produir les estimacions següents per a la vida útil, t, l'exponent de Gompertz, i la taxa de mortalitat inicial, M0 per separat per als homes: t=100:3 setmanes,=0. 0385 ± 0.0{002 per setmana, M0=(4,1 ± 0,1)⋅ 10−4 per setmana; i per a les femelles: t=115:8 setmanes,=0,0568 ± 0,0003 per setmana, M0=(3,4 ± 0,1)⋅ 10−5 per setmana.

Al final de la vida en ambdós sexes, les corbes de supervivència empíriques cauen més lentes que les prediccions de la llei de mortalitat de Gompertz (vegeu les línies discontínues blaves i taronges a la figura 4a i la figura suplementària 4a, respectivament). Aquesta és una signatura de la desacceleració de la mortalitat. Les línies blaves de la figura 4b i la figura suplementària 4b són les corbes de mortalitat empíriques. Les línies discontínues grises corresponen a l'expectativa teòrica del nivell de mortalitat a l'altiplà, corresponent a la mortalitat limitant teòrica Mðt ≫ tÞ=, on és la taxa de duplicació de la taxa de mortalitat de l'ajust de Gompertz.

L'anivellament de la mortalitat és més pronunciat a les cohorts femenines (Fig. 4) i és coherent amb la predicció teòrica de la mortalitat de l'altiplà tardà en el nostre model. A les cohorts masculines, els animals expiren abans d'arribar a l'altiplà (figura suplementària 4), possiblement a causa de l'elevada mortalitat de fons a principis de la vida entre les setmanes 40 i 100. No obstant això, la mortalitat màxima observada encara no està gaire lluny (i és definitivament del mateix ordre que) el valor límit previst fins i tot en cohorts masculins.

dFI i els distintius de l'envelliment

Per validar encara més dFI com a biomarcador de l'envelliment, vam examinar la seva relació amb el PFI, una mesura quantitativa de l'envelliment i la fragilitat proposada recentment a la ref. 3. Es va trobar que dFI i PFI estaven fortament correlacionats (r de Pearson=0.64, p <0.001), Fig. 5a. El PFI és una puntuació de fragilitat composta i també depèn de les mesures CBC per a la seva determinació. No obstant això, el càlcul del PFI implica més factors, incloses les mesures tradicionals de fragilitat en animals i humans, com la força d'adherència, la salut cardiovascular, els marcadors d'inflamació, etc. Notablement, la correlació entre PFI i dFI es va mantenir significativa després de l'ajust per sexe i edat ( Fig. 5 suplementària, r de Pearson=0.59, p <0,001).

Tal com s'il·lustra a la figura 5b i a la figura suplementària 6, 7, vam observar que el dFI s'associava significativament a un conjunt estès de característiques CBC a través de subsistemes funcionals independents (sobretot, però no limitat a, el llinatge de cèl·lules mieloides). La correlació entre dFI i les característiques de les cèl·lules mieloides va ser menys profunda al conjunt d'entrenament, que implicava múltiples soques (figura suplementària 7). El coeficient de correlació és una mesura de la resposta de dFI a la variació de les característiques individuals del CBC i és diferent (de vegades fins i tot de signe oposat) en diverses soques de ratolí (figura suplementària 8). La variació de les associacions de característiques individuals i dFI seria un repte important per a qualsevol model lineal i és una demostració del caràcter no lineal de l'AE.

El dFI estava fortament associat amb l'amplada de distribució de glòbuls vermells (RDW) i BW (Fig. 5b), predictors coneguts de fragilitat tant en ratolins26 com en humans27. El dFI també es va associar fortament amb els nivells de proteïna C reactiva (CRP,r=0.39, p <0.001) i la quimiocina murina CXCL1 (KC, r {{{ 9}}.28, p <0,001), tots dos són marcadors coneguts d'inflamació sistèmica i mortalitat28,29.

L'envelliment s'associa amb una càrrega creixent de cèl·lules senescents30–32, àmpliament considerada una font d'inflamació sistèmica estèril crònica, "inflamant" 33. Les cèl·lules senescents (SC) es detecten habitualment in vivo com una població de cèl·lules positives p16/Ink4a acumulades amb edat reconeguda per l'activitat dels periodistes impulsats pel promotor p16/Ink4a34. Hem utilitzat ratolins reporters homozigots p16/Ink4a amb un al·lel p16/Ink4a enganxat amb luciferasa cDNA35 de lluerca. La figura 6a mostra la correlació entre l'edat animal i la presència de cèl·lules senescents, mesurada pel flux de l'activitat luciferasa impulsada pel promotor p16/Ink4a (r=0.54, p=0.008).

La correlació d'aquest proxy SC (flux total de luciferasa) amb dFI va ser encara més forta (r {{0}}, 69, p < 0, 001; Fig. 6b). L'observació encaixa bé amb la nostra predicció teòrica: l'equació cinètica del paràmetre d'ordre (dFI) és autònoma (els seus coeficients no depenen del temps). Això vol dir que les variables d'estat de l'organisme, incloses les mesures de la càrrega de cèl·lules senescents, poden no dependre explícitament de l'edat, de manera que la dependència de l'edat només pot venir a través de la dependència del dFI.

dFI respon a les intervencions que modulen la vida útil

Per avaluar la utilitat del dFI per a l'anàlisi dels efectes de les intervencions sobre l'envelliment, es va avaluar retrospectivament el dFI i la seva relació amb la vida útil restant en resposta a una dieta alta en greixos (HFD) utilitzant les dades de l'experiment anterior3. Els ratolins mascles van ser alimentats amb HFD en lloc d'una dieta normal (RD) a partir de les 50 setmanes d'edat, tenien una vida útil significativament reduïda (figura suplementària 9a) i també van mostrar un augment significatiu de la dFI mitjana mesurada a la setmana 78 (p=0). 05, prova t de dues cues de Student; Fig. 6c) en comparació amb els mascles controlats alimentats amb RD. En canvi, l'alimentació HFD de ratolins femelles no va afectar ni la vida útil ni la dFI mitjana (figura suplementària 9b i figura 6d). Així, dFI semblava ser un bon predictor de les diferències depenents del gènere de l'organisme a la HFD, les raons subjacents de les quals encara s'han d'explicar.

Els nostres càlculs van mostrar que l'acceleració de l'envelliment captada pel dFI coincidia amb el guany anteriorment informat en el PFI (p=0,02 segons la prova t de Student) en ratolins mascles i cap efecte en ratolins femelles a la setmana 78 en el mateix experiment. Aquesta és una afirmació notable pel que fa a la sensibilitat de dFI ja que PFI es va desenvolupar (entrenar) a l'experiment MA0071 i empra més (18 vs. 12) variables que el simple CBC per a la seva determinació. Al contrari, no hem utilitzat cap dada dels conjunts de dades MA0071-73 per entrenar el model dFI. La figura 6c, d mostra el rendiment dFI en relació amb el PFI desenvolupat de manera independent en un conjunt de dades extern.

En un altre experiment, vam provar la resposta de dFI a un tractament curt amb un agent d'allargament de la vida establert, rapamicina36,37. Aquí presentem els resultats d'un experiment amb una cohort de ratolins mascles C57BL/6 d'{3}} setmanes d'edat. 48 animals (el grup de tractament) van ser tractats amb rapamicina diàriament a una dosi de 12 mg/kg durant 8 setmanes. Els altres 12 animals (el grup control) van rebre el vehicle en el mateix horari.

Els BW es van mesurar cada setmana i van augmentar com s'esperava en el grup control (Fig. 6e). En canvi, el BW del grup tractat amb rapamicina es va mantenir aproximadament constant a prop del valor inicial durant el període d'observació de 10 setmanes. Un BW més baix és típic dels ratolins tractats amb rapamicina en comparació amb el grup control3,38. Per generar valors dFI per als ratolins en aquest experiment, vam recollir i produir CBC a partir de mostres de sang de cada animal cada dues setmanes (Fig. 6f).

El caràcter longitudinal del mostreig a l'experiment ens permet utilitzar l'anàlisi d'autoregressió per detectar possibles efectes d'un fàrmac sobre la dinàmica de la dFI i, per tant, l'envelliment. Sempre que hi hagi una força no aleatòria (és a dir, l'efecte del fàrmac) a l'eq. (1), el salt en dFI entre qualsevol de les mesures conseqüents del mateix animal hauria de satisfer l'eq. (7):

on J és l'efecte acumulat del fàrmac al llarg de la trajectòria d'envelliment entre les mesures. Els intervals de temps solen ser molt petits, Δt ≪ 1, i per tant el coeficient d'autoregressió r ≈ 1. Per tant, esperàvem identificar l'efecte de la rapamicina comparant les distribucions dels increments dFI, ΔdFI=z(t més Δt) − z(t), en animals que reben o no el tractament entre les mesures tant en el grup tractat com en el grup control (vegeu Mètodes per als detalls de l'anàlisi estadística). L'anàlisi estadística dels increments dFI va demostrar una desacceleració significativa de l'envelliment associada al tractament amb rapamicina (Fig. 6g, p=0.05, prova de dues cues de Student).

Discussió

Hem introduït una nova manera de revelar biomarcadors d'edat i fragilitat a partir de grans dades biomèdiques que impliquen mesures longitudinals, és a dir, múltiples mostres dels mateixos animals recollides al llarg de les trajectòries d'envelliment. L'enfocament pertany a la classe dels algorismes d'aprenentatge no supervisat de manera que no requereix etiquetes associades a l'edat, la mortalitat i la morbiditat. Es podria exemplificar pel descobriment i caracterització d'un biomarcador de l'envelliment en ratolins, el dFI, a partir de mesures convencionals i automatitzades de CBC i entrenat a partir de les dades de MPD.

L'envelliment és un procés molt lent que es produeix a escales de temps característiques que superen els temps associats amb els processos moleculars o les operacions dels subsistemes funcionals d'un organisme. Normalment, aquesta jerarquia d'escales sorgeix de la criticitat, que és un cas especial d'un sistema dinàmic que funciona prop d'un punt d'inflexió que separa la regió estable i inestable15-17,39. A la ref. 18, vam proposar que l'envelliment resulta de la inestabilitat dinàmica inherent de les xarxes reguladores subjacents i es manifesta com petites desviacions de les variables d'estat de l'organisme (índexs fisiològics) s'amplifiquen de manera exponencial i condueixen a l'acceleració exponencial de la mortalitat. La puntuació del primer component principal és llavors una aproximació al paràmetre d'ordre que caracteritza la fase inestable i que té el significat del nombre total d'errors reguladors acumulats al llarg de la vida de l'animal17. Per tant, creiem que la conjectura de l'envelliment a la criticitat proporciona una bona explicació per a l'èxit de l'anàlisi de components principals (PCA) com a eina semicuantitativa en la investigació sobre l'envelliment40–42.

La idea del paràmetre d'ordre associat a la inestabilitat és una generalització d'un concepte introduït inicialment en la teoria de Ginzburg-Landau per descriure les transicions de fase en termodinàmica. La idea es va desenvolupar encara més per a aplicacions per obrir sistemes sense equilibri en forma del "principi esclavitzador" 13, que estableix que, al costat del punt crític, la dinàmica dels components de relaxació ràpida (estable) d'un sistema està completament determinada per la dinàmica "lenta" de només uns quants "paràmetres d'ordre". El dFI identificat com a aproximació al paràmetre d'ordre no és una mera eina d'aprenentatge automàtic desenvolupat per a prediccions específiques, sinó una propietat macroscòpica fonamental de l'organisme envellit com a sistema no equilibrat.

Tanmateix, les habilitats de les tècniques de reducció de rang lineal, com ara la PCA, per desentranyar una descripció dinàmica precisa de l'envelliment són limitades pels motius següents. En primer lloc, no hi ha raons per creure que els efectes de les interaccions no lineals entre diferents subsistemes dinàmics siguin petits. És per això que no es pot esperar que un biomarcador produït a partir d'una anàlisi lineal funcioni bé en diferents contextos biològics (soques, condicions de laboratori o intervencions terapèutiques com ara fàrmacs). En segon lloc, les mesures biològiques solen ser sorolloses. Per tant, les tècniques senzilles sense regularització eficient poden no reconstruir correctament l'espai de les variables latents tret que s'obté un nombre prohibitiu de mostres43. Finalment, l'associació del primer component principal amb el paràmetre d'ordre és només una declaració aproximada. Fonamentalment, no hi ha manera d'identificar la dinàmica del sistema a partir de les dades, que no inclouen la pròpia dinàmica en múltiples mesures del mateix organisme al llarg de la trajectòria d'envelliment.

Per compensar els inconvenients de la PCA i demostrar una manera eficient de produir una aproximació precisa a dFI a partir de les dades, vam utilitzar una xarxa neuronal artificial, una combinació d'un AE de denoising profund i un model AR. La part AE de l'algorisme és una generalització no lineal de PCA i es va utilitzar per comprimir les mesures biològiques correlacionades i necessàriament sorolloses en un conjunt compacte de variables latents, una representació de dimensions baixes de l'estat de l'organisme. El braç AR de la xarxa no és una altra cosa que la millor predicció possible de l'estat futur del mateix animal a partir de les mesures actuals. La solució al problema AR proporcionada per la xarxa és l'estimació del paràmetre de comanda a partir de les dades donades, l'indicador de fragilitat dinàmica (dFI).

L'arquitectura de xarxa aplicada aquí es va inspirar en arquitectures de reducció de rang profunda, utilitzades recentment per caracteritzar solucions numèriques de grans sistemes dinàmics no lineals44,45. En un sentit més ampli, informem del desenvolupament i caracterització d'un algorisme totalment interpretable (basat en models), un exemple particular d'identificar les equacions de moviment del sistema dinàmic subjacent a partir de dades amb l'ajuda de l'aprenentatge profund46,47. Segons l'estàndard de les ciències físiques, l'envelliment dels ratolins resulta ser "exactament resoluble". Hem demostrat un model analíticament tractable que vincula la dinàmica de l'estat fisiològic i la supervivència per totes les causes a l'evolució d'una única quantitat depenent de l'edat, el paràmetre d'ordre de la fase inestable i seguint una equació diferencial estocàstica de primer ordre simple.

Les profundes correlacions entre les característiques CBC i dFI poden reflectir un paper clau en l'envelliment del teixit hematopoètic en la determinació de l'envelliment de tot l'organisme. Aquest concepte és intuïtivament acceptable donada la funció fisiològica sistèmica universal de la sang. Com a explicació alternativa, els canvis depenents de l'edat en els paràmetres sanguinis poden ser esdeveniments secundaris induïts per l'envelliment de la resta de l'organisme (és a dir, diversos teixits sòlids). Tanmateix, l'evidència experimental acumulada argumenta en contra d'això. Múltiples informes estan demostrant els efectes "rejovenidors" del sistema hematopoètic jove en animals vells lliurats ja sigui per trasplantament de medul·la òssia o per parabiosi (revisat a la ref. 48). A més, la restauració de l'hematopoiesi del ratolí mitjançant el trasplantament de cèl·lules mare hematopoètiques (HSC) de donants joves versus donants grans va demostrar que les HSC envellides no poden ser rejovenides per l'entorn d'un cos jove49. A més, la interpretació de la dependència de l'edat de les característiques derivades de l'HSC com a efectes secundaris de l'envelliment s'enfrontaria a dificultats formals, ja que la dinàmica d'aquests factors hauria de presentar temps de duplicació més curts, de fet almenys dues vegades més curts que el dFI i els temps de duplicació de la taxa de mortalitat.

Un resultat peculiar de la nostra anàlisi és que les nostres dades apunten fortament cap al llinatge mieloide que proporciona predictors de l'edat biològica molt més precisos que els paràmetres del llinatge limfoide. Això és contraintuïtiu, ja que s'accepta generalment que l'envelliment s'associa amb la caiguda general ben documentada de la immunitat coneguda com a immunosenescència50, el fenomen il·lustrat per la reducció de l'eficiència de la vacunació51 i l'augment de la freqüència i la letalitat de malalties infeccioses i càncer en organismes més antics52. No obstant això, hi ha una forta evidència experimental que recolza i proporciona una explicació mecanicista per a la nostra troballa que els paràmetres mieloides pesen més que els limfoides com a indicadors d'edat biològica. En un estudi exhaustiu dels mecanismes epigenètics de l'envelliment de les HSC, Beerman et al.49 van descriure la reprogramació epigenètica depenent de l'edat que condueix a un canvi significatiu cap a la diferenciació del llinatge mieloide de la descendència dels HSC envellits49,53. Aquest canvi és impulsat per canvis específics en la metilació de l'ADN dels HSC que es produeixen durant l'envelliment del ratolí. Sorprenentment, aquests canvis en la metilació, que alteren l'expressió gènica, no es produeixen a la part del genoma que controla el fenotip HSC, sinó que modifiquen les regions d'ADN que codifiquen gens que controlen les etapes de diferenciació aigües avall. Notablement, el patró de canvis de metilació de l'ADN associat a l'envelliment dels HSC sembla representar el mateix procés que es va descriure anteriorment com un rellotge basat en la metilació de l'ADN1,49 i, per tant, pot formar part del mateix mecanisme d'envelliment fonamental controlat epigenèticament. Un altre factor que podria disminuir l'impacte dels paràmetres relacionats amb el llinatge limfoide com a marcadors biològics d'edat és la naturalesa reactiva d'aquesta branca de l'hematopoesi, que serveix per respondre ràpidament a esdeveniments esporàdics com ara infeccions virals o bacterianes, ferides i altres tipus d'estrès que requereixen. una resposta d'emergència generalment en forma d'inflamació aguda. Com que el moment d'ocurrència d'aquests esdeveniments és imprevisible, els canvis associats a l'edat poden quedar emmascarats pel soroll procedent de fluctuacions a gran escala no relacionades amb l'edat al compartiment limfoide.

Aquestes observacions no volen dir que la sang sigui l'únic determinant de l'envelliment (en cas contrari, l'edat biològica estaria definida al 100 per cent per l'edat dels HSC), però almenys la situen entre els principals motors del procés i expliquen el nostre èxit de manera fiable. determinant l'edat biològica a partir de les dades d'anàlisi de sang. L'envelliment del nostre model sorgeix de manera cooperativa de manera que, malgrat l'aparició d'un "rellotge d'envelliment" en forma del paràmetre d'ordre o la seva estimació a partir de les dades, el dFI, no hi ha un temps de seguiment del subsistema específic (o l'edat) en un animal.

La dinàmica de l'estat de l'organisme es descriu mitjançant una eq. (1), on cap dels coeficients del model depèn explícitament del temps. En conseqüència, cap variable d'estat fisiològic pot dependre de l'edat dels animals de manera explícita, només implícitament a través de la dependència de la variable col·lectiva, el dFI. És per això que hem observat les correlacions entre el dFI, d'una banda, i les múltiples mesures d'envelliment i fragilitat conegudes comunament com els distintius de l'envelliment54, de l'altra. Aquests inclouen la força d'adherència, BW, RDW i marcadors d'inflamació com CRP i KC (IL-8). dFI també es va correlacionar bé amb el flux de p16-luciferasa, un indicador del nombre de cèl·lules senescents en ratolins envellits. Per contra, predim que el tractament antienvelliment que alteri el dFI hauria d'alleujar significativament altres característiques de l'envelliment alhora. Aquesta propietat no és infreqüent entre les intervencions amb efectes potencialment per allargar la vida55.

A més, la inestabilitat de l'estat de l'organisme significa que els animals no poden relaxar-se fins a cap equilibri fins i tot després d'una breu pertorbació (formalment, aquesta propietat es manifesta com a fortes autocorrelacions de dFI durant períodes prolongats). Per tant, és probable que els efectes dels tractaments curts persisteixin fins al final de la vida. En conseqüència, els efectes d'aquests tractaments transitoris es podrien, en principi, detectar-se en experiments curts que impliquin mesures longitudinals dFI en poc més de poques setmanes. Tot i que la mida de l'efecte i la relació senyal-soroll en l'experiment de tractament amb rapamicina en perspectiva curta no són molt grans, la desacceleració de l'envelliment observada en aquest treball és compatible amb els efectes de prolongevitat de tota la vida reportats anteriorment dels tractaments transitoris amb rapamicina37.

Els biomarcadors comuns de l'envelliment es basen en mesures individuals o compostes de la desviació d'un organisme del seu estat juvenil. Exemples notables són les formes de l'índex de fragilitat (FI) definit com la proporció de dèficits acumulats en qualsevol senyal disponible8,9 o, més específicament, en les dades d'anàlisi de sang9-11,56,57. Com que no esperem cap dependència de les variables d'estat fisiològic de l'edat que no sigui la dependència del paràmetre d'ordre, hi hauria d'haver una bona concordança entre els marcadors compostos d'envelliment i dFI. De fet, vam observar un grau molt alt de concordança entre el dFI i el PFI de la ref. 3, que és un exemple de la distància de Mahalanobis dels estats vells a joves7 i es deriva d'una àmplia gamma de característiques, com ara CBC, condició física, salut cardiovascular i bioquímica.

De totes aquestes mesures, només dFI ve amb una equació de moviment establerta (1) i, per tant, té la millor propietat d'autocorrelació al llarg de les trajectòries d'envelliment individuals (vegeu, per exemple, l'autocorrelació de dFI i el primer PC a la figura 2). i la figura suplementària 2, respectivament). La propietat és convenient per determinar els efectes de fàrmacs o altres intervencions sobre l'envelliment en experiments que impliquen comparacions de l'estat de l'organisme dels mateixos animals abans i durant els tractaments.

【Per a més informació: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】