Découvrez comment un nouveau score de vieillissement métabolomique surpasse les mesures conventionnelles pour prédire la mortalité à court terme, ouvrant la voie à des informations personnalisées sur la santé et à une intervention précoce sur les maladies.
Étude : un profil métabolomique du vieillissement biologique chez 250 341 individus de la UK Biobank. Crédit photo : ArtemisDiana / Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Nature Communications, Des chercheurs chinois ont étudié les biomarqueurs de résonance magnétique nucléaire (RMN) associés au vieillissement. Ils ont développé un taux de vieillissement métabolomique longitudinal et un score de vieillissement métabolomique pour prédire le risque de maladie et de mortalité toutes causes confondues. Ils ont identifié 54 biomarqueurs représentatifs liés au vieillissement avec des rapports de risque variables, dont GlycA, qui présentait le rapport de risque le plus élevé (1,25 par écart-type) pour la mortalité toutes causes confondues. L'étude a également découvert 439 paires causales potentielles de biomarqueurs et de maladies grâce à une randomisation mendélienne multivariée et à une analyse de colocalisation, ce qui a conduit à la création d'un score de vieillissement métabolomique qui prédit mieux le risque de mortalité à court terme.
Sommaire
Arrière-plan
Le vieillissement est un processus biologique complexe qui entraîne un déclin des fonctions physiologiques et augmente le risque de fragilité, de maladie et de mortalité. En 2017, les maladies liées au vieillissement ont contribué à plus de la moitié de la charge sanitaire mondiale chez les adultes. Les progrès des technologies omiques ont accéléré la recherche sur le vieillissement biologique, conduisant au développement d'horloges de vieillissement qui prédisent à la fois l'âge chronologique et les effets indésirables sur la santé. Cette étude met en évidence l'utilité de la métabolomique, notamment grâce aux innovations dans l'analyse RMN à haut débit et l'apprentissage automatique, pour la recherche sur le vieillissement à l'échelle de la population et la prédiction des maladies. Les données complètes de métabolomique RMN et les informations relatives à la santé de la Biobank du Royaume-Uni (UK) constituent une ressource essentielle pour faire progresser la recherche sur le vieillissement basée sur la métabolomique. Dans la présente étude, les chercheurs ont étudié les biomarqueurs associés au vieillissement et examiné leur pouvoir prédictif de la mortalité. Ils ont en outre développé un nouveau score de vieillissement métabolomique et ont dérivé un taux de vieillissement métabolomique personnalisé.
À propos de l'étude
L'ensemble de données de la UK Biobank comprenait 249 biomarqueurs métabolomiques (168 en concentrations absolues et 81 ratios dérivés) provenant d'environ 250 341 participants. 76 ratios de biomarqueurs supplémentaires ont été calculés pour compléter les données existantes et des mesures de contrôle de la qualité ont été utilisées. Un modèle de risques proportionnels LASSO Cox a été utilisé pour identifier les biomarqueurs liés au vieillissement.
Une étude GWAS de 325 biomarqueurs a été menée sur un sous-ensemble d'environ 95 000 individus pour identifier les variantes génétiques associées aux biomarqueurs. Les corrélations génétiques et les effets pléiotropes ont été analysés, et plusieurs paramètres de vieillissement (par exemple, l'indice de fragilité, la longueur des télomères des leucocytes) ont été comparés au score de vieillissement métabolomique. Une analyse de randomisation mendélienne multivariée (MVMR) a évalué les relations causales potentielles entre les biomarqueurs métabolomiques et 20 maladies liées au vieillissement. Diverses méthodes statistiques (par exemple, MVMR-IVW, MVMR-Egger) ont été utilisées, et une analyse de colocalisation a exploré les variantes génétiques partagées entre les biomarqueurs et les maladies.
Résultats et discussion
L'étude a identifié 54 biomarqueurs métabolomiques liés au vieillissement biologique, notamment des acides aminés, des corps cétoniques, des acides gras, des lipoprotéines et des marqueurs liés à l'inflammation. GlycA, un biomarqueur de l'inflammation systémique, a montré le rapport de risque le plus élevé (1,25 par écart type) pour la mortalité toutes causes confondues. La plupart des biomarqueurs étaient significativement corrélés à diverses mesures du vieillissement, telles que l'âge chronologique, l'indice de fragilité et la longueur des télomères des leucocytes. Alors que GlycA était lié à une probabilité plus élevée de fragilité, trois biomarqueurs d'acides gras polyinsaturés étaient associés à une probabilité plus faible de fragilité. De plus, certains biomarqueurs liés aux lipoprotéines ont montré des associations négatives avec les maladies cardiovasculaires. Au total, 439 relations causales candidates ont été identifiées entre 213 biomarqueurs RMN et 20 maladies liées au vieillissement, avec 14 paires atteignant une signification corrigée de Bonferroni. L'insuffisance rénale chronique (IRC) avait le plus de biomarqueurs candidats. Les principaux biomarqueurs liés aux maladies comprenaient le glucose pour le diabète de type 2 (DT2) et la créatinine pour l'IRC. Certains biomarqueurs ont servi de facteurs de risque ou de protection partagés dans plusieurs pathologies, tandis que l'analyse de colocalisation a révélé des variantes pléiotropiques influençant divers biomarqueurs et maladies.
De plus, un nouveau score de vieillissement métabolomique a été développé sur la base de 54 biomarqueurs RMN représentatifs, fortement corrélés avec MetaboHealth et modérément avec l'âge chronologique et l'indice de fragilité. Il a démontré une forte performance prédictive pour la mortalité toutes causes confondues sur les intervalles de suivi, en particulier dans la tranche d'âge de 51 à 60 ans, où il a largement dépassé l'âge chronologique. Le score était le plus précis parmi les mesures du vieillissement, en particulier pour le risque de mortalité à court terme, tout en montrant des performances comparables à l'âge chronologique pour la prédiction à 10 ans mais une efficacité moindre pour la prédiction à 15 ans. L'étude a également développé un taux de vieillissement métabolomique, dérivé de données longitudinales, offrant une évaluation plus personnalisée du vieillissement. Le score de vieillissement métabolomique prédisait efficacement le risque de maladie, en particulier pour les affections avec des voies métaboliques dysrégulées, surpassant d'autres mesures du vieillissement pour des maladies comme le diabète de type 2 et l'IRC. Les différences dans le score de vieillissement métabolique ont permis de distinguer les groupes de personnes atteintes d'un diabète de type 2 précoce, d'un autre type de diabète et de personnes sans maladie, avec des résultats significatifs pour des maladies comme le diabète de type 2 et l'hypertension. De plus, 40 biomarqueurs pro-vieillissement et anti-vieillissement ont été identifiés, montrant des schémas distincts basés sur le taux de vieillissement métabolique.
Bien que renforcée par sa grande envergure, l'étude est limitée par une tranche d'âge restreinte des participants, une sous-représentation des groupes défavorisés et la variabilité potentielle du pouvoir prédictif du métabolome plasmatique selon les différentes maladies. L'interprétation des relations de cause à effet dans l'étude mérite également d'être prudente.
Conclusion
En conclusion, la présente étude offre le profil métabolomique le plus complet lié au vieillissement biologique. Elle introduit un score de vieillissement métabolomique qui peut prédire la mortalité à court terme et le risque de maladie, surpassant d’autres mesures du vieillissement dans des contextes spécifiques. Cependant, le score n’est pas destiné à être une mesure définitive du vieillissement biologique. Au lieu de cela, il reflète le signal de vieillissement au niveau du métabolome. Les recherches futures pourraient potentiellement combiner ce score avec d’autres mesures du vieillissement, telles que les données protéomiques et épigénétiques, pour améliorer encore notre compréhension du vieillissement.
