我们来自上海交通大学医学院国家热带病研究中心-全球健康学院。课题组由6名工作人员及多名硕士/博士研究生组成。 主要研究内容包含以老龄人群等为代表的重点人群健康有关的分子流行病学研究，主要包括重点人群发病因素研究、环境健康与重点人群健康的交互作用研究，基于多组学技术生物标志物研究等。 We are from the School of Global Health at the Chinese Centre for Tropical Diseases Research, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine. Our research team consists of 6 staff members and multiple master's and doctoral students. Our primary research focuses include molecular epidemiology studies related to key populations such as the elderly. This includes research on disease factors in these populations, interactions between environmental health and population health, and biomarker studies based on multi-omics technologies. |
hLife | 上海交大李相威、童天朗研究团队系统评估DNA甲基化年龄对全因死亡风险的预测能力在全球老龄化的背景下，衰老已经成为慢性疾病和死亡的关键风险因素。衰老本质上是机体多系统功能逐渐退化的过程。虽然日历年龄是衡量衰老的最直观指标，但个体间衰老特征存在显著差异。为了更精准地评估个体真实的生物学年龄，近年来，基于 DNA 甲基化（DNAm）的多种算法（如HorvathAge、GrimAge 等）为生物学年龄评估提供了新途径，展现出在预测死亡和年龄相关疾病方面的潜力。然而，由于各算法的目标、方法和适用组织不同，目前尚不清楚哪种工具最能真实反映生物学衰老状态。 近日，上海交通大学李相威研究团队、童天朗研究团队联合在hLife上发表了题为“Associations of twelve DNA methylation signatures of aging with mortality”的文章（图1），系统评估了常见的12种基于DNA甲基化年龄与人群死亡的相关性并比较其预测能力，为衰老和死亡风险评估领域带来新的突破。该论文基于长期人群随访队列，发现 GrimAge2 在预测死亡风险方面，相较于其他DNA甲基化年龄标志具有显著优势，有望成为评估死亡风险的有效工具。  图1 论文标题及作者信息 研究选取了美国国家健康与营养调查1999–2002年期间的50岁及以上参与者，通过国家死亡指数追踪至2019年底，共纳入2532名受试者，平均年龄66.13岁。在中位随访17.17年期间，共有1361例死亡。本研究共计纳入十二种DNAm年龄，包括HorvathAge、HannumAge、SkinBloodAge、LevinePhenoAge、ZhangAge、LinAge、WeidnerAge、VidalBraloAge、GrimAge、GrimAge2、HorvathTelo 和 DunedinPoAm。研究发现，几乎所有DNAm年龄与日历年龄之间均显著相关，相关系数在0.70到0.99之间（图2）。
图2 十二种DNAm年龄和日历年龄之间的关联 通过Cox比例风险模型分析，调整多种混杂因素后发现，包括HorvathAge、HannumAge、LevinPhenoAge、GrimAge、GrimAge2、HorvathTelo和DunedinPoAm在内的多种算法均与全因死亡率显著相关（表1）。
表1 十二种DNAm年龄与死亡的关联 特别地，当同时纳入十二种算法时，仅GrimAge2与全因死亡率显著相关，每标准差增加的风险比达2.69（表2）。
表2 十二种DNAm年龄与死亡之间的关联（互相校正） 与传统的年龄评估相比，GrimAge2和GrimAge展现出更优越的预测能力，Harrell’s C统计量分别达0.760和0.759（表3）。
表3 十二种DNAm年龄与日历年龄对死亡的预测能力 该研究的优势在于利用具有代表性的大型队列，进行长达十几年的随访，为比较十二种DNAm衰老标志的预测效能提供了有力依据，提升了研究结果的准确性和普适性。然而，该研究也存在一定的局限性，如可能存在反向因果关系和未知混杂因素的干扰，DNAm年龄仅测量一次，未能追踪其随时间的动态变化，且研究对象主要为美国非西班牙裔白人，需在更多元化的人群中进一步验证。 总之，本研究揭示了DNAm年龄与全因死亡之间强有力且独立的关联，其中GrimAge2凭借卓越的预测性能脱颖而出。这一发现不仅为评估死亡风险提供了潜在的有力工具，也为健康衰老干预措施的效果评估开辟了新的途径。未来，我们期待更多研究来验证这些发现，并深入探究GrimAge2影响死亡的潜在机制。 |
