利用蛋白质组学和小RNA数据预测人血浆年龄

　　一篇新的研究论文发表在《Aging》杂志第15卷第12期的封面上，题为“利用蛋白质组学和小RNA数据从人类血浆中预测年龄:比较分析”。

　　

“[…我们认为我们的工作表明，结合不同的分子数据类型可能是改善未来衰老时钟的一般策略。”

一篇新的研究论文发表在Aging(由MEDLINE/PubMed列为“Aging (Albany NY)”和“Aging- us”由Web of Science)第15卷第12期的封面上，题为“使用蛋白质组学和小RNA数据预测人类血浆的年龄:比较分析”。

从全面的分子数据构建而成的衰老时钟，已经成为医学、法医学和生态学研究中很有前途的工具。然而，很少有研究比较不同分子数据类型在同一队列中预测年龄的适用性，以及将它们结合起来是否会提高预测。在这项新研究中，来自卡罗林斯卡研究所、新南威尔士大学、加文医学研究所和阿斯利康的研究人员Jér?me Salignon、Omid R. Faridani、Tasso Miliotis、Georges E. Janssens、Ping Chen、Bader Zarrouki、Rickard Sandberg、Pia Davidsson和Christian G. Riedel在103个人类血浆样本的蛋白质和小rna水平上探索了这一点。

“在这里，我们扩大了从同一队列的不同类型分子数据构建的衰老时钟之间有限的比较组合。”

首先，研究人员使用两步质谱法测量了612种蛋白质，选择并量化了21种随着年龄变化而大量变化的蛋白质。值得注意的是，随着年龄的增长，补体系统成分的蛋白质含量增加。接下来，他们使用小RNA测序来选择和量化一组315个小RNA，这些小RNA随着年龄的增长而大量变化。其中大多数是microrna (mirna)，随着年龄的增长而下调，预计会靶向与生长、癌症和衰老相关的基因。最后，研究小组利用收集到的数据建立了年龄预测模型。

在不同类型的分子中，蛋白质是最精确的模型(R2= 0.59±0.02)，其次是mirna是表现最好的一类小rna (R2= 0.54±0.02)。有趣的是，同时使用蛋白和miRNA数据可以提高预测结果(R2 = 0.70±0.01)。未来需要使用更大的样本量和验证数据集来确认这些结果。

“尽管如此，我们的研究表明，结合蛋白质组学和miRNA数据可以产生更好的年龄预测，可能是通过捕捉更广泛的与年龄相关的生理变化。确定结合不同的分子数据类型是否可以作为改善未来衰老时钟的一般策略，将是一件有趣的事情。”

文章标题

Age prediction from human blood plasma using proteomic and small RNA data: a comparative analysis