elisa試劑盒實全發現測算人類老化方法
告訴你:古代蘇美爾人的一部史詩,描述了烏(wu) 魯克城的統治者尋找一種能永駐青春的植物的故事。巧合的是,“我們(men) 3人經常討論的話題就是科學如何延長壽命"。
1989年,在他們(men) zui後一次討論時,3人達成了這樣的共識:今後的職業(ye) 生涯要專(zhuan) 注於(yu) 研究如何用科學延長人類壽命。Jorg著眼於(yu) 計算機科學和人工智能領域;Markus專(zhuan) 注於(yu) 生物化學和遺傳(chuan) 學領域;Steve表示,他計劃用數學模型和基因網絡研究如何延長壽命。Jorg如願以償(chang) 地實現了“人工智能夢"——成為(wei) 德國波恩大學的計算機科學家,Markus則成為(wei) 了一名精神科醫生。
Steve目前是美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)的人類遺傳(chuan) 學家兼生物統計學家,他說:“我已經準備好兌(dui) 現承諾。"在數年的艱辛研究過程中,他被編輯和評審員多次拒絕。現在,他已經收集並分析了13000多個(ge) 人類組織樣本數據。他發現,細胞生物鍾的運轉速率和身體(ti) 其他部位一樣。Steve研究的性讓其他科學家印象深刻。但是,細胞生物鍾一些“有趣的例外"可能為(wei) 研究人類衰老提供了線索。
Horvath從(cong) 表觀遺傳(chuan) 學角度研究細胞生物鍾。表觀遺傳(chuan) 學是指在基因組序列不變的情況下,可以決(jue) 定基因表達與(yu) 否、並可穩定遺傳(chuan) 下去的調控密碼。隨著細胞的老化,表觀改變的模式也會(hui) 發生變化。為(wei) 了弄清如何判斷一個(ge) 人的年齡,Horvath研究了數百例細胞樣本中DNA的位置,並分析這些位置發生甲基化的頻率。
Horvath發現了一種基於(yu) DNA甲基化狀態的算法,elisa試劑盒這種算法能非常準確地估計年齡——不是根據細胞本身,而是根據細胞生長環境。例如,白血球的存活周期可能隻有幾天或數周,但它卻攜帶著一位50多歲捐贈者的生命特征,誤差僅(jin) 在數年之間。除了白血球之外,從(cong) 大腦、結腸以及許多其他器官提取的DNA也一樣含有人體(ti) 的生命特征。以往的推算方法單純依靠年齡的生物標記,而這種標記隻存在於(yu) 1到2種組織中。新方法打破了原有的束縛,包括追溯年齡的黃金法則——天冬氨酸外消旋化技術,該技術隻能依靠測量牙齒或者骨頭內(nei) 的蛋白質判別年齡。
Horvath說:“我希望找到一種適用於(yu) 大多數組織的方法。這是一個(ge) 非常冒險的嚐試。"現在,這場“*博"似乎有了回報。去年他的文章發表。時鍾算法的中間誤差在3.6年之間,這意味著依靠該方法,研究者能夠從(cong) 寬泛選擇的組織中推斷出捐贈者的實際年齡,誤差控製在43個(ge) 月之間。若給出特定的組織,準確性會(hui) 更高,例如:單獨給出唾液樣本,誤差縮小到2.7年之間;給出特定白血球,誤差在1.9年之間;若給出大腦皮層組織,則誤差僅(jin) 在1.5年之間。時鍾算法的實際測量結果顯示,當給出從(cong) 胚胎中提取的幹細胞時,結果鑒定為(wei) 極度年輕;當給出從(cong) 百歲老人大腦提出的樣本時則顯示大約為(wei) 100歲左右。
Horvath論文發表後的數月,其他研究人員也在不斷擴充該研究。科學家認為(wei) 該研究有廣泛應用前景。澳大利亞(ya) 昆士蘭(lan) 大學數量遺傳(chuan) 學係主任Peter Visscher說:“這是很新奇的東(dong) 西。如果Horvath是對的,那麽(me) 在衰老的過程中,真的存在類似表觀遺傳(chuan) 的時鍾在起作用。這個(ge) 發現非常重要。"
Horvath一直堅持吉爾伽美什項目的研究,為(wei) 此他補修了數學博士學位和生物統計學博士學位,並於(yu) 2000年加入UCLA遺傳(chuan) 學研究所。2006年,Horvath在獲得了終身教職後開始專(zhuan) 注於(yu) 老化研究,為(wei) 此他不斷研究基因活動在整個(ge) 生命過程中的變化。研究由一名博士生具體(ti) 執行,通過統計過濾器來完善基因轉錄數據,以期能夠找到一個(ge) 明顯的生物年齡標記。但經過1年多,Horvath和那名博士生仍沒有找到符合要求的目標。他們(men) 總結道:如果真有生物年齡標記存在於(yu) 基因轉錄數據中,那麽(me) 它可能因為(wei) 人與(yu) 人的不同、器官與(yu) 器官的差異而被湮沒。盡管研究未取得進展,Horvath仍決(jue) 定繼續這種大膽而充滿想象力的研究項目,但卻不再邀請學生和博士後參與(yu) 。Horvath說:“為(wei) 了一個(ge) 不太可能完成的項目而斷送別人的前程,我認為(wei) 這是不公平的。"
2011年,elisa試劑盒研究有了起色。Horvath在UCLA的同事Eric Vilain領導了另一個(ge) 研究小組。作為(wei) 小組成員,Horvath從(cong) 68名成年人的唾液樣本中提取DNA用於(yu) 研究甲基化模式。Vilain小組原本在研究一種與(yu) 性取向相關(guan) 的表觀遺傳(chuan) 模式,但zui終一無所獲。Horvath和同事決(jue) 定利用手中的數據檢測是否能夠將其應用於(yu) 老化研究中。
在人類的DNA中,甲基通常附著在CpG點上,後者是胞嘧啶處理鳥嘌呤的地方。一段正常的人類基因組含有超過2800萬(wan) 個(ge) CpG點,但是用於(yu) 探測甲基化樣本的微陣列技術隻能發現極少的一部分:老式機器隻能定位2.7萬(wan) 個(ge) 點,而新型機器也隻能找到48.5萬(wan) 個(ge) 點。
Horvath很幸運,他在一個(ge) 簡單的統計模型中獲得了成功,該模型研究的內(nei) 容是:在一滴唾液中有多少細胞含有隻在特定兩(liang) 個(ge) CpG點發生甲基化的DNA。研究指數與(yu) 實驗參與(yu) 者的年齡大致一致,相關(guan) 性為(wei) 0.85或者說準確度為(wei) 85%,平均誤差在5年之間。
盡管是在繼續他人的研究,但Horvath在研究中確認,甲基化模式與(yu) 另外多種類型的細胞間的相關(guan) 性更加密切,例如大腦和血液。突然,一個(ge) 曾經被Horvath排除的想法再次湧現出來:或許在人體(ti) 的各個(ge) 部分都可以找到生物年齡標記。
但這是一個(ge) 很艱難的研究,Horvath需要將包括年齡和DNA甲基化信息在內(nei) 的無數數據集全部綜合在一起。甲基化譜被應用於(yu) 許多醫學研究,通常是與(yu) 老化不同的研究領域。且由於(yu) 收集和處理方式的不同,數據很難進行對比。Horvath擔憂:“如果這些數據是由不同的實驗室以不同的方式收集的,那麽(me) 如何才能使數據庫具有可比性?"
Horvath以英國倫(lun) 敦大學學院的Andrew Teschendorff的工作為(wei) 基礎,設計了一種將甲基化譜規格化的方法,並把它們(men) 置於(yu) 同樣的基礎上。除此之外,對於(yu) 實驗中出現的一些不確定因素,Horvath采取了直接忽視的態度——這是一個(ge) 大膽的策略,他希望這不會(hui) 影響到模型的準確性。
準確性確實沒有受到影響。在2012年早期,Horvath將新算法應用到基因組的16 CpG 點中,並得出有9種組織與(yu) 實際年齡的相關(guan) 性為(wei) 96%。新算法的準確度非常驚人:血液樣本的中間誤差為(wei) 3年,臉頰黏膜拭子的中間誤差僅(jin) 為(wei) 18個(ge) 月。
但是,elisa試劑盒兩(liang) 份雜誌的編輯否定了Horvath的論文。Horvath認為(wei) ,編輯否定論文的zui關(guan) 鍵一點在於(yu) :它太美好了,所以不可能是真的。他們(men) 懷疑時鍾模型的設計或許與(yu) 訓練數據相符,但Horvath沒有足夠的測試數據來充分證明這一點。
盡管被拒絕,但Horvath仍頑強地堅持收集數據,並擴充運算法則。截至2012年12月,他的甲基化數據庫囊括了51種非癌症組織,外加20種癌症組織,年齡測量者已經能覆蓋353個(ge) CpG點。