Профілактика старіння за даними ДНК: стратегія на основі генетичної панелі Ultima
Старіння — це не один процес, а результат взаємодії багатьох біологічних систем. Окремий ген, окремий аналіз чи окремий показник рідко дають достатньо інформації для оцінки генетичної схильності до процесів старіння. Тому сучасні підходи ґрунтуються на аналізі сукупності генетичних варіантів, пов'язаних із різними біологічними процесами.
Біологічний вік оцінюють за фізіологічними маркерами та епігенетичними годинниками (Chervova et al., Ageing Res. Rev., 2024). Генетична схильність до процесів старіння — це інший рівень інформації. Вона відображає полігенні особливості, пов'язані з тим, як організм генетично схильний реагувати на оксидативний стрес, підтримувати клітинні структури та регулювати запальні процеси.
Які біологічні процеси лежать в основі генетичної оцінки старіння
Оцінка генетичної схильності до процесів старіння ґрунтується на аналізі кількох взаємопов'язаних біологічних систем, які сучасні дослідження пов'язують із механізмами старіння (López-Otín et al., Cell, 2023).
Один із таких процесів — оксидативний стрес: коли утворення активних форм кисню перевищує здатність клітин їх нейтралізувати, що призводить до пошкодження ДНК та інших клітинних структур. Оксидативний стрес належить до ключових механізмів старіння (López-Otín et al., Cell, 2023). Тому в профілі аналізуються генетичні варіанти, що пов'язані з ефективністю антиоксидантного захисту клітини.
Ще одним напрямом є підтримка теломер — ділянок на кінцях хромосом. Зв'язок між старінням, оксидативним стресом і скороченням теломер досліджується вже понад двадцять років, і хоча результати in vivo неоднорідні (Armstrong & Boonekamp, Ageing Res. Rev., 2023), масштабне генетичне дослідження за участі понад 472 000 людей підтвердило, що варіація довжини теломер має виразну спадкову складову (Codd et al., Nat. Genet., 2021). Тому в звіті Apixmed Prism аналізуються генетичні варіанти, пов'язані з підтримкою теломерної стабільності, тобто не сама довжина теломер, а схильність до її збереження.
Окремо аналізуються генетичні варіанти, що асоційовані зі здоровим довголіттям. Ген FOXO3 (forkhead box O3) — один із небагатьох генів, чий зв'язок з довголіттям послідовно відтворюється в різних популяціях: конкретний варіант rs2802292 асоціюється з механізмами, що можуть сприяти ефективнішій відповіді клітин на оксидативний стрес та підтримці теломер у людей похилого віку (Morris et al., npj Aging, 2024). Інший приклад — ген KLOTHO (klotho), якийкодує білок, залучений до регуляції мінерального обміну і клітинного старіння; функціональний варіант KL-VS у цьому гені уперше пов'язали з тривалістю життя ще у 2002 році (Arking et al., PNAS, 2002), а пізніші огляди підтверджують його роль у процесах, що впливають на старіння тканин (Abraham & Li, Ageing Res. Rev., 2022).
Процеси старіння не існують ізольовано. Оксидативний стрес, підтримка довжини теломер, запальні механізми та метаболічні процеси взаємодіють між собою, тому оцінювати їх окремо було б некоректно. Саме комплексний аналіз дозволяє сформувати більш цілісне уявлення про генетичні особливості, пов'язані з процесами старіння.
Чому один ген майже нічого не говорить про старіння
Жоден окремий варіант генів FOXO3 чи KLOTHO не визначає темп старіння самостійно. Точніше уявлення дає полігенна оцінка ризику — оцінка, яка поєднує внесок великої кількості генетичних варіантів, кожен із яких окремо має невеликий ефект (Slunecka et al., Hum. Genom., 2021). Окремі варіанти не інтерпретуються ізольовано: значення має сукупний профіль по кожній системі. Саме тому сучасна генетична інтерпретація дедалі частіше використовує полігенні моделі, які враховують сукупний внесок великої кількості генетичних варіантів.
Оскільки PRS є відносною статистичною оцінкою, результати такого аналізу зазвичай подають у вигляді перцентилів. Перцентиль показує, яке місце займає генетичний профіль людини відносно референтної популяції, а не ймовірність розвитку конкретного стану. Наприклад, високий перцентиль за віссю оксидативного захисту означає не фактичний рівень оксидативного стресу в організмі — його можна оцінити лише за допомогою лабораторних досліджень, — а генетичну схильність до нижчої ефективності антиоксидантного захисту порівняно з референтною популяцією.
Як генетичний профіль допомагає формувати персональну стратегію здорового старіння
Інтерпретація генетичного профілю починається з оцінки полігенних показників за окремими біологічними системами. Далі визначаються напрями, які можуть мати найбільше значення для конкретної людини. Їх зіставляють із лабораторними даними, анамнезом та сімейною історією, оскільки генетична інформація відображає схильність, а не поточний стан організму. На основі такого комплексного аналізу визначають пріоритетні напрями персоналізованої профілактики.
Від генетичного профілю до обґрунтованих рішень
Комплексний генетичний профіль дає найбільше користі тоді, коли його результати інтерпретують разом із клінічними даними та індивідуальними особливостями людини. Саме такий підхід дає змогу використовувати генетичну інформацію для обґрунтованої персоналізації профілактики. Apixmed Prism реалізовує цей підхід у генетичній панелі Ultima, що охоплює понад 555 генетичних показників за кількома напрямами, одним із яких є оцінка процесів старіння. Консультація спеціаліста допомагає інтерпретувати результати в контексті індивідуальних особливостей людини.
Результати генетичного тесту — це не діагноз і не заміна консультації лікаря. Звіт Apixmed Prism дає генетичний контекст, який доповнює результати обстежень і допомагає приймати рішення разом із лікарем.
Джерела
1. Codd, V., Denniff, M., Swinfield, C. et al. (2021). Polygenic basis and biomedical consequences of telomere length variation. Nature Genetics, 53(10), 1425–1433. https://doi.org/10.1038/s41588-021-00944-6
2. López-Otín, C., Blasco, M. A., Partridge, L., Serrano, M., Kroemer, G. (2023). Hallmarks of aging: An expanding universe. Cell, 186(2), 243–278. https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.11.001
3. Armstrong, E., Boonekamp, J. (2023). Does oxidative stress shorten telomeres in vivo? A meta-analysis. Ageing Research Reviews, 85, 101854. https://doi.org/10.1016/j.arr.2023.101854
4. Morris, B. J., Chen, R., Donlon, T. A. et al. (2024). Novel protective effect of the FOXO3 longevity genotype on mechanisms of cellular aging in Okinawans. npj Aging, 10, 18.
https://doi.org/10.1038/s41514-024-00142-8
5. Abraham, C. R., Li, A. (2022). Aging-suppressor Klotho: Prospects in diagnostics and therapeutics. Ageing Research Reviews, 82, 101766. https://doi.org/10.1016/j.arr.2022.101766
6. Arking, D. E., Krebsova, A., Macek, M. et al. (2002). Association of human aging with a functional variant of klotho. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(2), 856–861. https://doi.org/10.1073/pnas.022484299
7. Chervova, O., Panteleeva, K., Chernysheva, E. et al. (2024). Breaking new ground on human health and well-being with epigenetic clocks: A systematic review and meta-analysis of epigenetic age acceleration associations. Ageing Research Reviews, 102, 102552. https://doi.org/10.1016/j.arr.2024.102552
8. Slunecka, J. L., van der Zee, M. D., Beck, J. J. et al. (2021). Implementation and implications for polygenic risk scores in healthcare. Human Genomics, 15, 46. https://doi.org/10.1186/s40246-021-00339-y
9. Koch, S., Schmidtke, J., Krawczak, M., Caliebe, A. (2023). Clinical utility of polygenic risk scores: a critical 2023 appraisal. Journal of Community Genetics, 14(5), 471–487.
