Reducerea îmbătrânirii la dinamica unei singure variabile face ca modelul cantitativ al îmbătrânirii sub forma Eq. stocastică. (1) de la ref. 18 și acest studiu este diferit de propunerile anterioare de a deriva mortalitatea din dinamica unei stări fiziologice58,59. Astfel de modele sunt metafore matematice ale plimbărilor aleatorii în spații dimensionale foarte mari și, prin urmare, pot fi dificil de interpretat sau de inferit din semnalele biologice fără presupuneri suplimentare. Credem că criticitatea este o observație teoretică utilă, iar învățarea profundă este un instrument practic excelent, care poate fi folosit împreună pentru a simplifica identificarea parametrilor modelului și a relațiilor acestora cu proprietățile organismului. Observăm că explicația legii Gompertz a mortalității este o dovadă insuficientă a unei teorii a îmbătrânirii. Potrivirea dinamicii longitudinale stocastice a indicilor fiziologici cu o predicție a modelului este o provocare mult mai dificilă și ar trebui utilizată ca un instrument eficient pentru validarea modelului.

Glicozidul cistanchei poate crește, de asemenea, activitatea SOD în țesuturile inimii și hepatice și poate reduce semnificativ conținutul de lipofuscină și MDA din fiecare țesut, eliminând eficient diferiți radicali reactivi de oxigen (OH-, H₂O₂ etc.) și protejând împotriva daunelor cauzate de ADN. prin radicalii OH. Glicozidele feniletanoide Cistanche au o capacitate puternică de captare a radicalilor liberi, o capacitate de reducere mai mare decât vitamina C, îmbunătățește activitatea SOD în suspensia de spermă, reduc conținutul de MDA și au un anumit efect protector asupra funcției membranei spermatozoizilor. Polizaharidele Cistanche pot spori activitatea SOD și GSH-Px în eritrocite și țesuturi pulmonare ale șoarecilor senescenți experimental cauzate de D-galactoză, precum și pot reduce conținutul de MDA și colagen în plămâni și plasmă și pot crește conținutul de elastină, au un bun efect de curățare asupra DPPH, prelungește timpul de hipoxie la șoarecii senescenți, îmbunătățește activitatea SOD în ser și întârzie degenerarea fiziologică a plămânilor la șoarecii senescenți experimental. Cu degenerarea morfologică celulară, experimentele au arătat că Cistanche are o bună capacitate antioxidantă. și are potențialul de a fi un medicament pentru prevenirea și tratarea bolilor de îmbătrânire a pielii. În același timp, echinacozidul din Cistanche are o capacitate semnificativă de a elimina radicalii liberi DPPH și are capacitatea de a elimina speciile reactive de oxigen și de a preveni degradarea colagenului indusă de radicalii liberi și, de asemenea, are un bun efect de reparare asupra daunelor anionice a radicalilor liberi de timină.

Faceți clic pe Cistanche Powder Bulk

【Pentru mai multe informații: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

dFI a crescut exponențial odată cu vârsta la o rată caracteristică de dublare de {{0}},02 pe săptămână. Această estimare este oarecum mai mică decât (dar încă de aceeași ordine cu) rata de accelerare a mortalității Gompertz de 0,037 pe săptămână22 pentru tulpina SWR/J. Având în vedere ratele de dublare a dFI observate la șoareci, t ~ 3 și, prin urmare, modificările fenotipice deterministe domină efectele aleatoare cu un factor de 3 (vezi Ecuația (2) și Fig. 3).

Mai interesant, în setul de date transversal, dFI sa saturat la o valoare limită, care este atinsă la vârsta corespunzătoare duratei medii de viață din grup. Cu toate acestea, am observat că plafonul dFI corespunde nivelurilor dFI în cohortele de animale programate pentru eutanasie din cauza morbidității excesive conform protocoalelor actuale de laborator, care este la fel de aproape de moartea din cauze naturale pe cât ar putea fi animalele într-un laborator modern.

Ambele caracteristici ale traiectoriilor de îmbătrânire în MPD sunt compatibile cu soluțiile analitice ale Eq. (1) pentru dinamica parametrului de comandă. În ref. 18, am explicat că la începutul vieții dFI crește exponențial (vezi Ec. (2)). La vârsta aproximativ corespunzătoare duratei medii de viață a populației, efectele neliniare preiau dinamica dFI, iar starea organismului se abate de la starea sa de tineret chiar mai repede decât exponențial. O astfel de situație este incompatibilă cu supraviețuirea și, prin urmare, nu poate fi observată în date. În modelul nostru și în experiment, moartea are loc rapid odată ce nivelul maxim de dFI este atins la un moment dat din istoria de viață a animalului.

Ecuația stocastică. (1) stabilește „legea mișcării” pentru starea fiziologică a organismului și prezice decelerația mortalității târzii sub formă de saturație a mortalității la nivelul platoului, Mðt ≫ tÞ ≈ . Relația prezisă dintre limitarea mortalității și timpul de dublare a ratei mortalității a avut loc la o varietate de specii60 și experimente în mai multe condiții la aceeași specie, cum ar fi nematodele42. Aici raportăm validarea predicției limitative a mortalității în cohorte foarte mari de șoareci de la ref. 25.

Bunul acord semicantitativ dintre curbele empirice de mortalitate în experimente mari și predicția teoretică oferă un test independent și sensibil al modelului de îmbătrânire la criticitate ca cadru teoretic propus aici pentru analiza datelor în experimente care implică animale în vârstă. Mai precis, confirmarea experimentală pentru predicția decelerării mortalității la sfârșitul vieții validează ecuația stocastică de bază. (1) și asocierea dintre soluția sa sub formă de dFI și mortalitatea de orice cauză. De asemenea, observăm că decelerația mortalității în model apare din natura stocastică a dinamicii parametrilor de ordine și ar trebui să fie așteptată chiar și într-o cohortă de animale identice genetic (vezi discuția de la ref. 61).

În cohortele umane apar și abateri de la legea Gompertz, dar la vârste care depășesc durata medie de viață, când mortalitatea este deja cu mult peste limita teoretică corespunzătoare ratei de dublare a ratei mortalității cu aproape un ordin de mărime60. Aceasta înseamnă că caracterul dinamicii stării organismului în cursul îmbătrânirii umane este calitativ diferit de cel la șoareci sau nematozi. În ref. 5, am observat că fluctuațiile indicilor fiziologici la oameni sunt, de asemenea, dominate de o variabilă colectivă caracterizată printr-un timp de auto-corelare relativ lung, dar finit (în intervalul de câteva săptămâni) și asociată cu vârsta și mortalitatea de toate cauzele. Numărul de indivizi care prezintă semne de pierdere a stabilității dinamice (măsurat prin timpi de auto-corelare extrem de lungi) a crescut exponențial odată cu vârsta, la o rată egală cu rata de dublare a mortalității din legea mortalității Gompertz61.

Relația intimă dintre proprietățile de auto-corelare ale variabilelor de stare fiziologică și semnele distinctive ale îmbătrânirii sugerează că analiza AR îmbunătățită prin învățarea profundă poate ajuta la descoperirea semnăturilor îmbătrânirii umane și a progresiei bolii cronice. Beneficiul poate fi deosebit de mare în studiile care implică seturi mari de măsurători longitudinale, dar adesea lipsite de informații ulterioare privind mortalitatea și morbiditatea. În timp ce semnele distinctive ale îmbătrânirii la șoareci sunt corelate și în primul rând reversibile, o mare parte a modificărilor fiziologice asociate cu îmbătrânirea la oameni sunt stocastice și pot fi ireversibile termodinamic62. Prin urmare, ne așteptăm ca aplicarea sistematică a principiilor teoriei sistemelor dinamice la analiza datelor biomedicale să ajute la identificarea fenotipurilor de îmbătrânire acționabile și, astfel, să faciliteze descoperirea și dezvoltarea de terapii anti-îmbătrânire care produc efecte de întinerire de durată.

Metode

Seturi de date

Setul de date de instruire a fost pregătit din cele nouă surse de date disponibile în MPD19. O listă a surselor incluse este prezentată în Datele suplimentare 1 cu referințe la înregistrările incluse și lipsă grupate pe cohorte de sex și vârstă. Am folosit testele care furnizează numai datele CBC, testele cu alți biomarkeri nu au fost luate în considerare din cauza numărului insuficient de probe. Modelul nostru a fost antrenat folosind cea mai bună suprapunere a funcțiilor CBC disponibile din toate sursele. Lista finală conținea 12 caracteristici CBC: diferențial de granulocite (GR procente), număr de granulocite (GR), hemoglobină (HB), hematocrit (HCT procent), diferenţial de limfocite (LY procente), număr de limfocite (LY), conținut mediu de hemoglobină corpusculară ( MCHC), concentrația medie de hemoglobină (MCH), volumul corpuscular mediu (MCV), numărul de trombocite (PLT), numărul de globule roșii (RBC) și numărul de globule albe (WBC). Consultați Datele suplimentare 2 pentru lista tuturor abrevierilor. Dacă sursa de date nu avea măsurători ale granulocitelor, aceasta a fost preluată folosind formule:

Toate animalele cu unul sau mai mulți parametri lipsă au fost excluse din antrenament. Procentul înregistrărilor excluse a fost<2% and should not have affected the results.

Animale

Toate experimentele pe animale au fost aprobate de Comitetul Instituțional pentru Îngrijirea și Utilizarea Animalelor al Institutului de Cancer Roswell Park sau de către Comitetul de Utilizare a Animalelor Explora BioLabs, Inc.

Am primit șoareci masculi și femele NIH elvețieni în vârstă de 4–5-săptămâni de la Charles River Laboratories (Wilmington, MA). Li s-a permis să îmbătrânească în cadrul centrului pentru animale Roswell Park Comprehensive Cancer Center (RPCCC). În acest timp, șoarecii au fost găzduiți 1-3 per cușcă și au fost hrăniți ad-lib cu mâncare standard (Tekland Global 18% Protein Rodent Diet). Au fost obținute probe de sânge la vârste diferite, ca parte a creării PFI3. Probele de sânge au fost colectate dintr-o singură sângerare de venă submandibulară în tuburi Vacutainer tratate cu EDTA (volum total de 20 ul) și utilizate pentru numărarea celulelor întregi din sânge și măsurătorile glucozei folosind Hemavet 950 Analyzer (Drew Scientific). Alți 75 ul de sânge au fost colectați în tuburi separatoare de plasmă tratate cu Li-Heparină; plasma a fost purificată prin centrifugare la 5000 x g timp de 5 minute și utilizată pentru măsurarea concentrației de citokine și trigliceride proinflamatorii circulante.

Setul de date MA0071 a fost construit într-un experiment în secțiune transversală folosind șoareci masculi și femele NIH elvețieni. Sângele a fost recoltat de la șoareci masculi la vârsta de 26 de ani (n=20), 64 (n=18), 78 (n=17), 92 (n=14), și 132 (n=6) săptămâni. Grupele de vârstă feminine au fost reprezentate de vârstele de 30 (n=20), 56 (n=20), 68 (n=19), 82 (n=19), 95 (n=18), 108 (n=20) și 136 (n=7) săptămâni. Setul de date MA0072 a fost obținut dintr-un experiment longitudinal. Au fost recoltate probe de sânge la vârsta de 66 de ani (n=27), 81 (n=22), 94 (n=21), 109 (n=16) și 130 de ani (n=7) săptămâni. Setul de date MA0073 include probe de sânge colectate de la 97 de șoareci masculi și 127 de femele de vârste diferite când animalele au atins obiectivele experimentale aprobate și au necesitat eutanasie umană. Toate procedurile pe animale au fost efectuate conform protocolului aprobat al Comitetului Instituțional pentru Îngrijirea și Utilizarea Animalelor (IACUC). Șoarecii au fost monitorizați zilnic pentru dezvoltarea patologiilor legate de vârstă. Ori de câte ori au fost raportate probleme de sănătate, personalul de cercetare a contactat personalul veterinar și a urmat recomandările lor pentru tratament sau eutanasie. Șoarecii au fost tratați până când starea a fost îmbunătățită sau eutanasiați când a fost atins punctul final pentru fiecare stare de sănătate descrisă în protocol. Eutanasierea a fost efectuată prin asfixiere cu CO2 urmată de luxație cervicală. Consultați Datele suplimentare 3 pentru numărul total de animale din aceste seturi de date.

Șoarecii femele p16/INK4a-LUC (p16-Luc) cu vârsta cuprinsă între 44 și 106 săptămâni au fost obținuți de la laboratorul N. Sharpless de la Universitatea din Carolina de Nord (Chapel Hill, NC). Toate animalele au fost găzduite în condiții de lumină 12:12: întuneric (12 ore de lumină urmate de 12 ore de întuneric) la Resursa partajată a animalelor de laborator la RPCCC. Toate experimentele pe animale au fost aprobate de IACUC din Roswell Park Cancer Institute. Imagistica de bioluminiscență a fost efectuată folosind un sistem de imagistică IVIS Spectrum (Caliper LifeSciences, Inc, Waltham, MA). Șoarecii p16/Ink4a-Luc plus/- au fost injectați intraperitoneal cu D-Luciferin (150 mg/kg, Gold Biotechnology), 3 minute mai târziu anesteziați cu izofluran și fotografiați utilizând un timp de integrare de 20-al doilea și separare medie. Imaginile au fost procesate și cuantificate ca sumă a fluxului de fotoni înregistrat de ambele părți ale fiecărui mouse folosind software-ul Living Image (Perkin Elmer, Waltham, MA.).

Pentru experimentul de tratament cu rapamicina, 60-șoarecii masculi C57BL/6J în vârstă de o săptămână au fost obținuți de la Jackson Laboratories (SUA). Cohorta de șoareci masculi C57BL/6 în vârstă de 60 60-săptămâni a fost împărțită în grupuri de tratament (n=12) ​​și de control (n=48) folosind o tehnică de randomizare stratificată pentru a produce distribuții indistinguibile ale dFI valorile înainte de experiment. Probele de sânge (volum total de 120 μL) au fost colectate în tuburi EDTA prin vena submandibulară sau facială folosind o lancetă. Toate procedurile pentru animale au fost aprobate de comitetul de utilizare a animalelor Explora BioLabs, Inc (IACUC SP17-004-035B) și au fost de către Explora BioLabs, Inc politicile privind îngrijirea, bunăstarea și tratamentul animalelor de laborator. Rapamicina a fost achiziționată de la LC Laboratories (MA, SUA). Rapamicina a fost administrată zilnic la 12 mg/kg prin gavaj oral timp de 8 săptămâni. Grupul de control a fost tratat cu vehicul (5% Tween-80, 5% PEG-400, 3% DMSO).

Reducerea dimensionalității cu PCA

Am efectuat PCA cu ajutorul pachetului Python și Scikit-learn63. În primul rând, am aplicat transformarea PCA întregului set de date de antrenament. Cu toate acestea, componentele principale au fost dominate de diferența dintre tulpinile de șoareci. Am eliminat diferența de tulpină scăzând valorile medii ale caracteristicilor CBC calculate pentru cea mai fragedă vârstă disponibilă pentru tulpina selectată din valorile caracteristicilor CBC ale tuturor animalelor pentru această tulpină:

unde indicii i și j enumerează caracteristicile și, respectiv, tulpinile CBC și este vârsta unui animal. Pentru simplitate, am filtrat tulpinile de șoarece, care nu au fost prezentate în setul de date Peters464.

Cea mai mare parte a variației datelor care reprezintă setul complet de date a fost asociată cu creșterea și maturizarea animalelor. Primul scor PC a crescut odată cu vârsta animalelor, mai ales după 25 de săptămâni (Figura 1 suplimentară). Dimpotrivă, al doilea și al treilea scor PC dobândesc mijloace diferite de zero la aceeași vârstă de 25 de săptămâni. Acest lucru sugerează că îmbătrânirea și dezvoltarea timpurie la șoareci sunt fenotipuri diferite. Ulterior, ne-am efectuat toate calculele folosind datele de la animale mai vechi de 25 de săptămâni.

Analiza statistică a datelor de mortalitate

Înregistrările de deces pentru animalele legate de setul de date MPD Peters4 au fost, de asemenea, disponibile în MPD ca un set de date separat numit Yuan223. Aceste seturi de date conțin diferite cohorte de animale cu o suprapunere vastă. Am găsit înregistrări de mortalitate pentru 487 de animale în setul de date Peters4, în timp ce 393 de animale lipseau. Motivul dispariției este necunoscut. Pentru a crea înregistrări de cenzură, am inclus toate animalele care au cel puțin două măsurători CBC secvențiale. Am presupus că animalele prevăzute cu o singură măsurare CBC au fost probabil sacrificate după recoltarea sângelui. Prin urmare, dacă un animal are mai multe măsurători CBC, îl considerăm pierdut la ultima măsurare. În total, am găsit 79 de animale care îndeplinesc această condiție. Restul 314 animale cu date de mortalitate necunoscute au fost excluse din analiză.

Testul de corelare a rangului Spearman a fost efectuat separat pentru cele două cohorte de șoareci. Prima cohortă a inclus toate animalele din setul de date Peters4 cu înregistrări de mortalitate necenzurate. A doua cohortă a inclus animale din setul de date Peters4 cu măsurătorile BW și nivelul seric IGF1 luate din setul de date MPD numit Yuan1 24.

Am efectuat analiza de regresie Cox PH cu ajutorul pachetului Python și Lifelines 65. Mai întâi, am produs modelul Cox-PH multivariat supravegheat utilizând caracteristicile de vârstă, sex și CBC ca covariabile și utilizând datele de la toate animalele din Peters4. set de date, inclusiv evenimente de mortalitate cenzurate și necenzurate. Rezultatul modelului, raportul log-hazard (HRCBC) este produsul punctual al vectorului care cuprinde caracteristicile CBC și coeficienții respectivi din modelul Cox-PH. Apoi, am testat asocierea caracteristicii HRCBC într-un model Cox-PH univariat alături de scorul dFI în cohorte de animale de aceeași vârstă și sex (a se vedea Datele suplimentare 6) ca alternativă pentru testul de corelare a rangului lui Spearman. Ambele teste au fost în acord unul cu celălalt.

Antrenamentul rețelei neuronale AE/AR

Am folosit o combinație între un model AE profund și un model AR simplu pentru analiza modală (modelul AE-AR). La blocajul său, brațul codificator al AE a produs o reprezentare 4-dimensională comprimată y a intrării, vectorul de stare fiziologică 12-dimensională x construit din măsurătorile CBC disponibile. Brațul decodorului a reconstruit starea 12-dimensională inițială ~ x din caracteristicile blocajului.

Simultan cu AE, am antrenat rețeaua pentru a se potrivi cu felia longitudinală de MPD (inclusiv animale mature complet la vârste cuprinse între 26 și 104 săptămâni, cu un interval de prelevare de Δt=26 săptămâni) la soluția liniarizată (g=0) versiunea Eq. (1),

unde z este cea mai bună combinație liniară posibilă a caracteristicilor gâtului de sticlă AE, r=expð ΔtÞ ≈ 1 și z0 este cele mai bune valori ale coeficientului de autoregresie și, respectiv, deplasarea constantă. Aici, ξ este eroarea de potrivire (combinația dintre zgomotul sistemului și erorile de măsurare).

Am adoptat arhitectura rețelei neuronale propusă în ref. 45. Implementarea noastră a gestionat măsurători transversale și longitudinale simultan cu un dezechilibru în favoarea datelor transversale, ceea ce este tipic pentru datele clinice din lumea reală. Ca intrări, rețeaua are trei vectori 12-dimensionali reprezentați de parametrii CBC: unul pentru setul de date transversal (x) și alți doi pentru setul de date longitudinal corespunzător prezentului (xn) și viitorului (xn plus 1). ) stările unei probe (Fig. 7a).

Eșantioanele transversale au servit drept intrări în AE. Probele longitudinale din reprezentarea comprimată (yn, yn plus 1) au participat, de asemenea, la partea de antrenament autoregresiune. Principalul avantaj al includerii AE în rețeaua neuronală este capacitatea sa de a reduce eficient dimensionalitatea neliniară66, care este necesară pentru astfel de cantități corelate precum componentele CBC (Fig. 1a). Dimensiunea redusă a dimensiunilor latente funcționează ca regularizare și ajută la antrenamentul fără supraadaptare pe un set de date longitudinal mic, folosind mai multe mostre dintr-un set de date transversal mai mare.

Blocul AE codifică intrarea (x) la 4-vectorul dimensional y=ϕ(x) și apoi reconstituie semnalul original e x=ϕ 1 ðyÞ. AE a fost implementat ca un teanc de straturi dense complet conectate și blocuri de rețea reziduale (ResNet)67. Straturile dense au o matrice de greutate antrenabilă W, vector de polarizare b și o funcție de activare liniară în mod implicit. Blocul ResNet, prezentat în Fig. 7b, este o stivă de două straturi dense cu o funcție de activare a unei unități liniare rectificate cu pierderi (Leaky ReLU). Intrarea și ieșirea sunt legate prin aplicarea adunării pe elemente. Blocurile ResNet adaugă transformări de rectificare neliniare la intrarea originală, ajutând la învățarea transformărilor neliniare. AE este antrenat simultan pe seturi de date transversale și longitudinale.

Blocul proiector ia ca intrare un vector 4-dimensional și îl transformă într-un scalar z=A ⋅ y, la care ne referim ca dFI. În timpul antrenamentului, o pereche de vectori sunt alimentați la intrări: unul in pentru starea prezentă a sistemului și unul yn plus 1 pentru starea viitoare. Blocul de dinamică liniară rezolvă problema de autoregresie (7) și prezice starea viitoare Zn plus 1=ξ(rZn)=rzn plus b. Blocul decodor auxiliar reconstruiește vectorul CBC de dimensiune 12-original din rezultatul blocului de dinamică liniară ezn plus 1 utilizând decodorul ϕ−1 din blocul AE: e xn plus 1=ϕ 1 ðB ezn plus 1Þ.

Pentru a forța matricele lui A și B din proiector și blocurile de dinamică liniară să fie vectori proprii stânga și dreapta în soluția ecuației. (7) am adăugat următoarele constrângeri:

Aici, LAE este pierderea de reconstrucție AE, Lpred este pierderea de reconstrucție a stării viitoare, LAR pierderea de auto-regresie, LC este pierderea pentru a forța constrângerile din Ec. (8), iar termenul k Wk2 2 este regularizarea L2 a greutăților NN pentru a evita problema supraajustării.

Greutățile 1, 3 și 4 au fost atribuite valorilor 1, 100 și, respectiv, 0.01. Greutatea 2 a fost crescută treptat de la 0 la 1 în timpul antrenamentului. Modelul a fost antrenat pentru 600 de epoci cu o rată de învățare de 0,001 și Adam optimizer 68. Ultimele 200 de epoci au fost antrenate cu o rată de învățare de 0,0001. Arhitectura AE/AR NN a fost implementată cu framework Python și TensorFlow69.

Dinamica neliniară a parametrului de ordine este crucială pentru explicarea mortalității. În același timp, efectele neliniarității pot fi neglijate aproape întotdeauna în cursul vieții unui animal dacă parametrul adimensional care exprimă durata de viață a animalului t în unități ale timpului de dublare a ratei mortalității este mare, t ≫ {{1} }. Având în vedere ratele de dublare a dFI observate la șoareci, t ~ 3 și, prin urmare, modelul liniar AR este doar o aproximare rezonabilă. Ar trebui să se obțină variante dFI mai bune în viitor prin creșterea rangului în modelele AR, incluzând eventual efectele cuplării modului cu dFI.

Evaluarea modelului

Modelul a fost validat în seturi de date de testare (a se vedea Datele suplimentare 3), care au fost complet excluse din antrenamentul modelului AE-AR. Seturile de date de testare au fost obținute din experimente independente prin colectarea de probe CBC de la cohorte de șoareci elvețieni NIH de diferite vârste și sex (setul de date MA0071), o cohortă de șoareci masculi NIH elvețieni observați timp de 15 luni (set de date MA0072) și cohorte de masculi naivi și șoareci femele elvețieni NIH care au fost eutanasiați în mod uman după ce au atins obiectivele experimentale aprobate (set de date MA0073).

Am estimat eroarea de reconstrucție a AE prin calcularea erorii pătrate medii (RMSE) și a coeficientului de determinare R2 pentru fiecare caracteristică CBC din seturile de antrenament și de testare (Date suplimentare 4 și Date suplimentare 5). RMSE mediu în setul de testare a fost 229,6 cu R2=0,55; în setul de antrenament, RMSE a fost de 106,4 și R2=0,77. Cea mai bună reconstrucție a fost realizată pentru hematocrit (R2=0.95), hematii (R{2=0.92) și limfocite (R{2=0.87); cele mai proaste rezultate au fost pentru concentrația medie de hemoglobină corpusculară (R2=- 0.82) și trombocite (R{2=- 0,14) în setul de testare. Observăm că, conform definiției, −1 < R2 < 1 (vezi, de exemplu, 70), cantitatea poate fi negativă fie în tren, fie în seturile de validare, ceea ce indică cazuri de potrivire deosebit de proastă.

Determinarea efectelor unui medicament asupra dFI

Am efectuat investigarea efectelor rapamicinei asupra traiectoriilor dFI la animale individuale. Din punct de vedere tehnic, am comparat creșterile nivelurilor dFI de-a lungul istoriilor individuale de viață în intervale de timp, în funcție de cantitatea de tratament dintre momentele de timp ulterioare. O astfel de analiză se bazează în mod explicit pe ecuația de mișcare (7) pentru parametrul de ordine, care este aproximat cu dFI. Efectul medicamentului se manifestă ca termenul „forță” care reduce incrementele dFI între măsurători atunci când medicamentul este administrat și nu are efect (fără forță) ori de câte ori medicamentul nu este administrat, atât în ​​grupul de tratament, cât și în grupul de control.

Determinarea efectului unui medicament asupra procesului de îmbătrânire este, prin urmare, echivalentă cu determinarea termenului „forță” din problema de autoregresie din Ec. (4). Deoarece variația naturală a nivelurilor dFI între animale este adesea mare, studiile longitudinale ar trebui să aibă mai multă putere statistică decât comparațiile standard de grup. DFI a fost antrenat cu modelul AR (7). În consecință, este potrivit pentru a maximiza raportul semnal-zgomot într-o analiză longitudinală a efectelor unei intervenții anti-îmbătrânire. Dacă este necesar, modelul de autoregresie poate găzdui orice număr de factori de confuzie, cum ar fi lotul experimental sau sexul animalelor. Din punct de vedere tehnic, se poate atinge obiectivul prin adăugarea covariatelor respective în partea dreaptă a lui Eq (4).

Analiza mortalității și supraviețuirii târzii

Datele pentru mortalitatea șoarecilor au fost preluate de la ref. 25. Numai grupurile de control au fost selectate pentru analiză. Șoarecii scoși din studiu au fost, de asemenea, eliminați din analiza de supraviețuire curentă. Șoarecii au fost reuniți împreună din toate cele trei centre de studiu și cohorte și separați în două grupuri în funcție de sex. În total, au fost 3249 de șoareci masculi și 2978 de șoareci femele.

Analiza mortalității se face cu ajutorul instalatorului Nelson-Aalen din pachetul lifelines python 65. Pentru potrivirea Gompertz a supraviețuirilor și alte analize de supraviețuire, am folosit codul personalizat publicat pe GitHub.

Rezumatul raportării

Informații suplimentare despre proiectarea cercetării sunt disponibile în Rezumatul de raportare a cercetării în natură, legat de acest articol.

Disponibilitatea datelor

Datele care susțin concluziile acestui studiu sunt disponibile la MPD (RRID: SCR_003212). Fișierele de date brute și scripturile pentru a reproduce toate constatările sunt disponibile pe site-ul GitHub. Date suplimentare sunt disponibile de la autorii corespunzători la cerere rezonabilă. Datele sursă sunt furnizate în această lucrare.

Disponibilitatea codului

Codul va fi disponibil pe site-ul GitHub.

Referințe

1. Horvath, S. Vârsta de metilare a ADN-ului a țesuturilor umane și a tipurilor de celule. Genom Biol. 14, R115 (2013).

2. Levine, ME și colab. Un biomarker epigenetic al îmbătrânirii pentru durata vieții și a sănătății. În vârstă de 10, 573 (2018).

3. Antoch, MP şi colab. Indicele de fragilitate fiziologică (pdf): o estimare cantitativă în viață a vârstei biologice individuale la șoareci. În vârstă de 9, 615 (2017).

4. Putin, E. et al. Biomarkeri profundi ai îmbătrânirii umane: aplicarea rețelelor neuronale profunde la dezvoltarea biomarkerilor. În vârstă de 8, 1021 (2016).

5. Pyrkov, TV și colab. Analiza longitudinală a markerilor de sânge dezvăluie pierderea progresivă a rezistenței și prezice limita finală a duratei de viață a omului. Nat. comun. 12, 2765 (2019).

6. Schultz, MB și colab. Ceasuri de vârstă și speranță de viață bazate pe analiza învățării automate a fragilității mouse-ului. Nat. comun. 11, 1 (2020).

7. Cohen, AA şi colab. O abordare statistică nouă arată dovezi pentru dereglarea fiziologică multi-sistem în timpul îmbătrânirii. Mecanisme Îmbătrânire Dev. 134, 110 (2013).

8. Mitnitski, AB, Mogilner, AJ & Rockwood, K. Acumularea deficitelor ca măsură proxy a îmbătrânirii. ScientificWorldJournal 1, 323–336 (2001).

9. Mitnitski, A. şi colab. Fragilitatea legată de vârstă și asocierea acesteia cu markerii biologici ai îmbătrânirii. BMC Med. 13, 161 (2015).

10. Blodgett, JM, Theou, O., Mitnitski, A., Howlett, SE și Rockwood, K. Asociații între un indice de fragilitate de laborator și rezultatele adverse asupra sănătății în funcție de vârstă și sex. Îmbătrânire Med. 2, 11 (2019).

11. Justiție, J. și colab. Senolitice în fibroza pulmonară idiopatică: rezultate dintr-un studiu pilot, deschis, primul la om. ebiomedicina 40, 554–563 (2019).

12. Fahy, GM și colab. Inversarea îmbătrânirii epigenetice și a tendințelor imunosenescente la om. Aging Cell 18, e13028 (2019).

13. Hermann Haken. Fiz. Astron. online Libr.

14. Scheffer, M. şi colab. Semnale de avertizare timpurie pentru tranziții critice. Nature 461, 53 (2009).

15. Scheffer, M. şi colab. Cuantificarea rezistenței oamenilor și a altor animale. Proc. Natl Acad. Sci. SUA 115, 11883 (2018).

16. Krotov, D., Dubuis, JO, Gregor, T. & Bialek, W. Morphogenesis at criticity. Proc. Natl Acad. Sci. 111, 3683 (2014).

17. Kogan, V., Molodtsov, I., Menshikov, LI, Reis, RJS & Fedichev, P. Analiza stabilității unei rețele de gene model leagă rezistența la stres la îmbătrânire și senescența neglijabilă. Sci. Rep. 5, 13589 (2015).

18. Podolskiy, D. Dinamica critică a rețelelor de gene este un mecanism din spatele îmbătrânirii și legii Gompertz.

19. Bogue, MA şi colab. Accesarea resurselor de date din baza de date a fenomenului de șoarece pentru analiza genetică a duratei de viață și a sănătății murine. J. Gerontologie. Ser. A 71, 170 (2016).

20. Fiedler, BE Handbook of Dynamical Systems, voi. 2 (Gulf Professional Publishing, 2002).

21. Seydel, R. Practical Bifurcation and Stability Analysis, Voi. 1, p. 477 (Springer Science & Business Media, 2009).

22. Hughes, BG și Hekimi, S. Diferite mecanisme de longevitate la mutanții de șoarece cu viață lungă și Caenorhabditis elegans relevate prin analiza statistică a ratelor de mortalitate. Genetics 204, 905 (2016).

23. Yuan, R. şi colab. Coreglarea genetică a vârstei maturizării sexuale feminine și a duratei de viață prin igf1 circulant printre tulpinile de șoareci consangvinizate. Proc. Natl Acad. Sci. 109, 8224 (2012).

24. Yuan, R. şi colab. Tulpinile consangvinizate de șoareci îmbătrânite: proiectarea studiului și raportul intermediar privind durata medie de viață și nivelurile circulante de igf1. Aging Cell 8, 277 (2009).

25. Harrison, DE et al. Rapamicina hrănită târziu în viață prelungește durata de viață la șoarecii eterogeni genetic. Nature 460, 392 (2009).

26. O'Connell, KE şi colab. Hematopatologie murină practică: o revizuire comparativă și implicații pentru cercetare. Comp. Med. 65, 96 (2015).

27. Patel, KV et al. Lățimea distribuției celulelor roșii și mortalitatea la adulții în vârstă: o meta-analiză. J. Gerontol. 65 A, 258 (2010).

28. Baggiolini, M. Chemokines, and leucocyte traffic.

29. Harris, TB și colab. Asocieri ale nivelurilor crescute de interleukină-6 și proteină C-reactivă cu mortalitatea la vârstnici. A.m. J. Med. 106, 506 (1999).

30. Mahmoudi, S., Xu, L. & Brunet, A. Întoarcerea timpului cu strategiile emergente de întinerire. Nat. Cell Biol. 21, 32 (2019).

31. Kuilman, T., Michaloglou, C., Mooi, WJ & Peeper, DS Esența senescenței. Genes Dev. 24, 2463 (2010).

32. van Deursen, JM Rolul celulelor senescente în îmbătrânire. Nature 509, 439 (2014).

33. Hall, BM și colab. Îmbătrânirea șoarecilor este asociată cu acumularea de macrofage pozitive pentru p16(Ink4a)- și -galactozidază care poate fi indusă la șoarecii tineri de către celulele senescente. În vârstă de 8, 1294 (2016).

34. Kim, WY & Sharpless, NE Reglarea INK4/ARF în cancer și îmbătrânire. Cell 127, 265 (2006).

35. Burd, CE și colab. Monitorizarea tumorigenezei și senescenței in vivo cu un model p16 INK4a-luciferaza. Cell 152, 340 (2013).

36. Wilkinson, JE şi colab. Rapamicina încetinește îmbătrânirea la șoareci. Aging Cell 11, 675 (2012).

37. Bitto, A. et al. Tratamentul tranzitoriu cu rapamicina poate crește durata de viață și durata sănătății la șoarecii de vârstă mijlocie. elife 5, e16351 (2016).

38. Miller, RA și colab. Creșterea duratei de viață mediată de rapamicină la șoareci este dependentă de doză și sex și este diferită din punct de vedere metabolic de restricția alimentară. Aging Cell 13, 468 (2014).

39. Balleza, E. et al. Dinamica critică în rețelele de reglare genetică: exemple din patru regate. PLoS One 3, e2456 (2008).

40. Nakamura, E., Miyao, K. & Ozeki, T. Evaluarea vârstei biologice prin analiza componentelor principale. Mech. Îmbătrânire Dev. 46, 1 (1988).

41. Park, J., Cho, B., Kwon, H. & Lee, C. Dezvoltarea unei ecuații de evaluare a vârstei biologice folosind analiza componentelor principale și biomarkeri clinici ai îmbătrânirii la bărbații coreeni. Arc. Gerontol. geriatrie 49, 7 (2009).

42. Tarkhov, AE și colab. O semnătură transcriptomică universală a vârstei relevă scalarea temporală a traiectoriilor de îmbătrânire a Caenorhabditis elegans. Sci. Rep. 9, 1 (2019).

43. Johnstone, IM & Lu, AY Despre consistență și dispersie pentru analiza componentelor principale în dimensiuni mari. J. Am. Stat. conf. univ. 104, 682 (2009).

44. Mardt, A., Pasquali, L., Wu, H. & Noé, F. VAMPnets pentru învățarea profundă a cineticii moleculare. Nat. comun. 9, 5 (2018).

45. Lusch, B., Kutz, JN și Brunton, SL Învățare profundă pentru înglobarea liniară universală a dinamicii neliniare. Nat. comun. 9, 4950 (2018).

46. ​​Wu, T. & Tegmark, M. Către un fizician cu inteligență artificială pentru învățare nesupravegheată. Fiz. Rev. E 100, 033311 (2019).

47. Liu, Z. & Tegmark, M. Ai poincar\'e: machine learning conservation laws from trajectories. Fiz. Rev. Lett. 126, 180604 (2020).

48. Hofmann, B. Youngblood întinerește corpurile vechi: un apel la reflecție atunci când treceți de la șoareci la bărbați. Karger 1, 45 (2018).

49. Beerman, I. et al. Alterările dependente de proliferare ale peisajului de metilare a ADN-ului stau la baza îmbătrânirii celulelor stem hematopoietice. Cell Stem Cell 12, 413 (2013).

50. Franceschi, C. et al. Îmbătrânire inflamatorie: o perspectivă evolutivă asupra imunosenescenței. Ann. NY Acad. Sci. 908, 244 (2006).

51. Pawelec, G. Immunosenescence and cancer. Biogerontology 18, 717 (2017).

52. Crooke, SN, Ovsyannikova, IG, Polonia, GA & Kennedy, RB Imunosenescence și răspunsuri imune la vaccinul uman. Imun. În vârstă de 16, 25 de ani (2019).

53. Pang, WW et al. Celulele stem hematopoietice ale măduvei osoase umane sunt crescute în frecvență și sunt predispuse la mieloid odată cu vârsta. Proc. Natl Acad. Sci. SUA 108, 20012 (2011).

54. López-Otín, C., Blasco, MA, Partridge, L., Serrano, M. & Kroemer, G. Semnele distinctive ale îmbătrânirii. Celula 153, 1194 (2013).

55. Partridge, L., Fuentealba, M. & Kennedy, BK Căutarea încetinirii îmbătrânirii prin descoperirea medicamentelor. Nat. Rev. Drug Discov. 19, 513–532 (2020).

56. Wang, Y. şi colab. Predicția reacțiilor adverse la chimioterapie și a mortalității la pacienții în vârstă cu cancer pulmonar primar prin indicele de fragilitate pe baza datelor de laborator de rutină. Clin. Interv. În vârstă de 14 ani, 1187 (2019).

57. Kane, AE, Keller, KM, Heinze-Milne, S., Grandy, SA & Howlett, SE Un indice de fragilitate murină bazat pe măsurători clinice și de laborator: legăturile dintre fragilitate și citokinele proinflamatorii diferă într-o manieră specifică sexului . J. Gerontol. Ser. A 74, 275 (2019).

58. Sacher, G. & Trucco, E. The stochastic theory of mortality. Ann. NY Acad. Sci. 96, 985 (1962).

59. Yashin, AI, Manton, KG și Vaupel, JW Mortalitatea și îmbătrânirea într-o populație eterogenă: un model de proces stocastic cu variabile observate și neobservate. Theor. Popul. Biol. 27, 154 (1985).

60. Vaupel, JW et al. Traiectorii biodemografice ale longevității. Science 280, 855 (1998).

61. Pyrkov, TV, Sokolov, IS & Fedichev, PO Fenotiparea longitudinală profundă a datelor senzorilor purtabili dezvăluie markeri independenți ai longevității, stresului și rezistenței. În vârstă de 13 ani, 7900 (2021).

62. Tarkhov, AE, Denisov, KA și Fedichev, PO Ceasuri de îmbătrânire, entropie și limitele inversării vârstei. bioRxiv (McGraw-Hill, 2022).

63. Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: învățarea automată în {P}ython. J. Mach. Învăța. Res. 12, 2825 (2011).

64. Peterset, LL al. Screening la scară mare, cu randament ridicat pentru coagulare și fenotipuri hematologice la șoareci. Physiol. Genomics.11, 185–193 (2002).

65. Davidson-Pilon, C. Lifelines.

66. Hinton, GE & Salakhutdinov, RR Reducerea dimensionalității datelor cu rețele neuronale. Science 313, 504 (2006).

67. El, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Învățare reziduală profundă pentru recunoașterea imaginilor. în 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 770–778 (IEEE Computer Society, 2016).

68. Kingma, DP & Ba, JL Adam: o metodă de optimizare stocastică.

69. Abadi, M. TensorFlow: învățarea automată la scară largă pe sisteme eterogene.

70. Steel, RGD & Torrie, JH Principii și proceduri ale statisticii: cu referire specială la științele biologice. (McGraw Hill, 1960). 71. Avchaciov, K. AI pentru învățarea nesupravegheată a principiilor îmbătrânirii din date longitudinale.

Mulțumiri

Îi mulțumim lui Norman Sharpless pentru că a oferit cu generozitate șoareci reporter p16-Luc. Această activitate a fost susținută parțial de grantul P30 CA016056 al Institutului Național al Cancerului (NCI) pentru utilizarea resurselor partajate pentru animale de laborator și imagistică translațională (MPA și AVG) de la Roswell Park Comprehensive Cancer Center și printr-un contract de la Genome Protection, Inc. (MPA și AVG). Autorii îi sunt recunoscători lui M. Kholin de la Gero pentru comentariile și discuțiile utile.

Contribuții ale autorului

MPA și EIA au proiectat și efectuat experimente, au analizat și interpretat datele și au revizuit manuscrisul. KA și AET au efectuat calcule și analize de date și au scris manuscrisul. OG, LIM, AVG și POF au discutat rezultatele și au scris și revizuit manuscrisul.

Interese concurente

POF este acționar al Gero PTE. LTD. AVG este membru Gero PTE. LTD. Consiliu consultativ. KA, AET, LIM, OB și POF sunt angajați ai Gero PTE. LTD. AVG este co-fondator și acționar al Genome Protection. EIA este angajat al Genome Protection. MPA nu are interese concurente. Studiul a fost finanțat de Gero PTE. LTD.

Informații suplimentare

Informatie suplimentaraVersiunea online conține materiale suplimentare disponibile.

Corespondență și cereripentru materiale ar trebui adresate lui Peter O. Fedichev.

Informații peer reviewNature Communications mulțumește lui Konstantin Arbeev, Arnold Mitnitski și recenzenților anonimi pentru contribuția lor la evaluarea de către colegi a acestei lucrări.

Nota editoruluiSpringer Nature rămâne neutră în ceea ce privește revendicările jurisdicționale în hărțile publicate și afilierile instituționale.

Acces deschisAcest articol este licențiat în baza unei licențe internaționale Creative Commons Atribution 4.0, care permite utilizarea, partajarea, adaptarea, distribuirea și reproducerea în orice mediu sau format, atâta timp cât acordați credit corespunzător autorilor originali. ) și sursa, furnizați un link către licența Creative Commons și indicați dacă s-au făcut modificări. Imaginile sau alte materiale ale terților din acest articol sunt incluse în licența Creative Commons a articolului, cu excepția cazului în care se indică altfel într-o linie de credit a materialului. Dacă materialul nu este inclus în licența Creative Commons a articolului și utilizarea dorită nu este permisă de reglementările legale sau depășește utilizarea permisă, va trebui să obțineți permisiunea direct de la deținătorul drepturilor de autor.

Pentru mai multe informații: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501