Vananemise taandamine ühe muutuja dünaamikale teeb vananemise kvantitatiivse mudeli stohhastilise võrrandi kujul. (1) viitest. 18 ja see uuring erineb varasematest ettepanekutest tuletada suremus füsioloogilise seisundi dünaamikast 58, 59. Sellised mudelid on väga suure mõõtmega ruumides juhuslike jalutuskäikude matemaatilised metafoorid ja seetõttu võib neid ilma täiendavate eeldusteta olla raske tõlgendada või bioloogilistest signaalidest järeldada. Usume, et kriitilisus on kasulik teoreetiline vaatlus ja süvaõpe on suurepärane praktiline tööriist, mida saab koos kasutada mudeli parameetrite ja nende seoste tuvastamise lihtsustamiseks organismi omadustega. Märgime, et Gompertzi suremuse seaduse selgitus ei ole piisav tõend vananemisteooria kohta. Füsioloogiliste indeksite stohhastilise pikisuunalise dünaamika sobitamine mudeli prognoosiga on palju raskem väljakutse ja seda tuleks kasutada mudeli valideerimise tõhusa vahendina.

Tistanche glükosiid võib samuti suurendada SOD aktiivsust südame- ja maksakudedes ning oluliselt vähendada lipofustsiini ja MDA sisaldust igas koes, eemaldades tõhusalt erinevaid reaktiivseid hapnikuradikaale (OH-, H2O₂ jne) ja kaitstes tekitatud DNA kahjustuste eest. OH-radikaalide poolt. Tsistanche fenüületanoidglükosiididel on tugev vabade radikaalide eemaldamisvõime, suurem redutseerimisvõime kui C-vitamiinil, nad parandavad SOD aktiivsust sperma suspensioonis, vähendavad MDA sisaldust ja omavad teatud kaitset sperma membraani funktsioonile. Tsistanche polüsahhariidid võivad suurendada SOD ja GSH-Px aktiivsust D-galaktoosi poolt põhjustatud eksperimentaalselt vananevate hiirte erütrotsüütides ja kopsukudedes, samuti vähendada MDA ja kollageeni sisaldust kopsudes ja plasmas ning suurendada elastiini sisaldust. hea puhastav toime DPPH-le, pikendab hüpoksia aega vananevatel hiirtel, parandab SOD aktiivsust seerumis ja aeglustab eksperimentaalselt vananevatel hiirtel kopsude füsioloogilist degeneratsiooni Raku morfoloogilise degeneratsiooniga on katsed näidanud, et Cistanche'il on hea antioksüdantne võime ja sellel on potentsiaal olla ravim naha vananemishaiguste ennetamiseks ja raviks. Samal ajal on Cistanche ehhinakosiidil märkimisväärne võime eemaldada DPPH vabu radikaale ja see suudab eemaldada reaktiivseid hapniku liike ja takistada vabade radikaalide poolt indutseeritud kollageeni lagunemist, samuti on sellel hea parandav toime tümiini vabade radikaalide anioonide kahjustustele.

Klõpsake valikul Cistanche Powder Bulk

【Lisateabe saamiseks: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

dFI suurenes eksponentsiaalselt koos vanusega, iseloomuliku kahekordistumise määraga {{0}},02 nädalas. See hinnang on mõnevõrra väiksem (kuid samas suurusjärgus) SWR/J tüve eeldatavast Gompertzi suremuse kiirenemise määr 0,037 nädalas22. Arvestades täheldatud dFI kahekordistumise määra hiirtel, domineerivad t ~ 3 ja seega ka deterministlikud fenotüübilised muutused juhuslike mõjude üle 3 korda (vt võrrand (2) ja joonis 3).

Veelgi huvitavam on see, et ristlõike andmekogumis küllastus dFI piirväärtusega, mis saavutatakse vanuses, mis vastab rühma keskmisele elueale. Siiski täheldasime, et dFI ülemmäär vastab praeguste laboriprotokollide kohaselt ülemäärase haigestumuse tõttu eutanaasiale kavandatud loomade kohortide dFI tasemetele, mis on loomulikest põhjustest põhjustatud surmale nii lähedal kui loomad kaasaegses laboris.

MPD vananemistrajektooride mõlemad omadused ühilduvad Eq analüütiliste lahendustega. (1) tellimuse parameetri dünaamika jaoks. In ref. 18, selgitasime, et varases eas dFI suureneb eksponentsiaalselt (vt võrrand (2)). Ligikaudu elanikkonna keskmisele elueale vastavas vanuses võtavad dFI dünaamika üle mittelineaarsed efektid ning organismi seisund hälbib nooruslikust seisundist isegi kiiremini kui eksponentsiaalselt. Selline olukord ei sobi kokku ellujäämisega ja seetõttu ei saa seda andmetes täheldada. Meie mudelis ja katses saabub surm kiiresti, kui maksimaalne dFI tase on mingil hetkel looma eluajal saavutatud.

Stohhastiline võrrand. (1) kehtestab "liikumisseaduse" organismi füsioloogilise seisundi jaoks ja ennustab hilise eluea suremuse aeglustumist suremuse küllastumise näol platoo tasemel, Mðt ≫ tÞ ≈ . Prognoositav suhe piirava suremuse ja suremuse kahekordistumise aja vahel, mis toimus mitmesugustes liikides60, ja katsed mitmetes tingimustes sama liigi, näiteks nematoodidega42. Siin kirjeldame piirava suremuse prognoosi kinnitamist väga suurtes hiirte kohortides viitest. 25.

Hea poolkvantitatiivne kokkulepe suurte katsete empiiriliste suremuskõverate ja teoreetilise prognoosi vahel annab sõltumatu ja tundliku testi vananemise kriitilisuse mudeli kohta, mis on siin pakutud teoreetiline raamistik vananevate loomadega seotud katsete andmeanalüüsiks. Täpsemalt kinnitab hilise eluea suremuse aeglustumise prognoosi eksperimentaalne kinnitus põhilist stohhastilist võrrandit. (1) ja seos selle dFI-vormis lahenduse ja igasuguse suremuse vahel. Samuti märgime, et suremuse aeglustumine mudelis tuleneb järjestusparameetrite dünaamika stohhastilisest olemusest ja seda tuleks oodata isegi geneetiliselt identsete loomade rühmas (vt arutelu viites 61).

Hälbeid Gompertzi seadusest esineb ka inimrühmades, kuid keskmist eluiga ületavates vanustes, mil suremus ületab juba peaaegu suurusjärgu võrra suuremat teoreetilise piiri, mis vastab suremuse kahekordistumise määrale60. See tähendab, et organismi seisundidünaamika iseloom inimese vananemise käigus on kvalitatiivselt erinev hiirte või nematoodide omast. In ref. Nagu on näidatud joonisel 5, täheldasime, et inimeste füsioloogiliste indeksite kõikumisi domineerib ka kollektiivne muutuja, mida iseloomustab suhteliselt pikk, kuid piiratud autokorrelatsiooniaeg (mõne nädala vahemikus) ning mis on seotud vanuse ja kõigi põhjuste suremusega. Dünaamilise stabiilsuse kaotuse märke (mõõdetuna ülipikkade autokorrelatsiooniaegadega) näitavate isikute arv kasvas vanusega eksponentsiaalselt kiirusega, mis ühtib suremuse kahekordistumise määraga Gompertzi suremuse seadusest61.

Intiimne seos füsioloogilise seisundi muutujate autokorrelatsiooni omaduste ja vananemise tunnuste vahel viitab sellele, et sügava õppimisega täiustatud AR-analüüs võib aidata avastada inimese vananemise ja kroonilise haiguse progresseerumise tunnuseid. Kasu võib olla eriti suur uuringutes, mis hõlmavad suuri pikisuunalisi mõõtmisi, kuid sageli puudub teave suremuse ja haigestumuse kohta. Kuigi hiirte vananemise tunnused on korrelatsioonis ja peamiselt pöörduvad, on suur osa inimeste vananemisega seotud füsioloogilistest muutustest stohhastilised ja võivad olla termodünaamiliselt pöördumatud62. Seetõttu eeldame, et dünaamiliste süsteemide teooria põhimõtete süstemaatiline rakendamine biomeditsiiniliste andmete analüüsimisel aitab tuvastada toimivaid vananemisfenotüüpe ja hõlbustada seeläbi püsivat noorendavat toimet avaldavate vananemisvastaste ravimite avastamist ja arendamist.

meetodid

Andmekogumid

Treeninguandmete kogum koostati üheksast MPD19-s saadaolevast andmeallikast. Kaasatud allikate loend on esitatud lisaandmetes 1 koos viidetega kaasatud ja puuduvatele kirjetele, mis on rühmitatud soo ja vanuse rühmade järgi. Kasutasime ainult CBC andmeid pakkuvaid analüüse, teiste biomarkeritega analüüse ei võetud arvesse ebapiisava proovide arvu tõttu. Meie mudeli koolitamisel kasutati kõigist allikatest saadaolevate CBC funktsioonide parimat kattumist. Lõplik loend sisaldas 12 CBC tunnust: granulotsüütide diferentsiaal (GR protsenti), granulotsüütide arv (GR), hemoglobiin (HB), hematokrit (HCT protsenti), lümfotsüütide erinevus (LY protsenti), lümfotsüütide arv (LY), keskmine hemoglobiini sisaldus veres. MCHC), keskmine hemoglobiini kontsentratsioon (MCH), keskmine korpuskulaarne maht (MCV), trombotsüütide arv (PLT), punaste vereliblede arv (RBC) ja valgete vereliblede arv (WBC). Kõigi lühendite loendi leiate jaotisest 2. lisaandmed. Kui andmeallikas puudusid granulotsüütide mõõtmised, saadi need valemite abil:

Kõik loomad, kellel oli üks või mitu puuduvat parameetrit, jäeti koolitusest välja. Välistatud kirjete protsent oli<2% and should not have affected the results.

Loomad

Kõik loomkatsed kiitis heaks Roswell Parki vähiinstituudi institutsionaalne loomade hooldamise ja kasutamise komitee või Explora BioLabs, Inc. loomade kasutamise komitee.

Saime ettevõttelt Charles River Laboratories (Wilmington, MA) 4–5-nädalased NIH Šveitsi isased ja emased hiired. Neil lasti vananeda Roswell Park Comprehensive Cancer Center (RPCCC) loomaasutuses. Selle aja jooksul peeti hiiri 1–3 puuri kohta ja neid toideti ad-lib standardse toiduga (Tekland Global 18% Protein Rodent Diet). Vereproovid võeti PFI3 loomise osana erinevates vanustes. Vereproovid koguti ühest submandibulaarsest veenist EDTA-ga töödeldud Vacutainer tuubidesse (kogumaht 20 ul) ja neid kasutati täisvererakkude loenduse ja glükoosisisalduse mõõtmiseks, kasutades analüsaatorit Hemavet 950 (Drew Scientific). Veel 75 ul verd koguti Li-Hepariiniga töödeldud plasmaseparaatori torudesse; plasma puhastati tsentrifuugimisega 5000 × g juures 5 minutit ja seda kasutati ringlevate põletikueelsete tsütokiinide ja triglütseriidide kontsentratsiooni mõõtmiseks.

Andmekogum MA0071 koostati ristlõikekatses, kasutades isas- ja emaslooma NIH Swiss hiiri. Veri koguti isastelt hiirtelt vanuses 26 (n=20), 64 (n=18), 78 (n=17), 92 (n=14), ja 132 (n=6) nädalat. Naiste vanuserühmi esindasid vanused 30 (n=20), 56 (n=20), 68 (n=19), 82 (n=19), 95 (n=18), 108 (n=20) ja 136 (n=7) nädalat. Andmekogum MA0072 saadi pikisuunalisest katsest. Vereproovid võeti vanuses 66 (n=27), 81 (n=22), 94 (n=21), 109 (n=16) ja 130 aastat. (n=7) nädalat. Andmekogum MA0073 sisaldab vereproove, mis koguti 97 erinevas vanuses isas- ja 127 emashiirel, kui loomad saavutasid heakskiidetud katse lõpp-punkti ja nõudsid humaanset eutanaasiat. Kõik loomkatsed viidi läbi vastavalt kinnitatud institutsionaalse loomade hooldamise ja kasutamise komitee (IACUC) protokollile. Hiiri jälgiti iga päev vanusega seotud patoloogiate tekke suhtes. Kui terviseprobleemidest teatati, võtsid teadlased ühendust veterinaararstidega ja järgisid nende soovitusi kas ravi või eutanaasia kohta. Hiiri raviti, kuni seisund paranes või surmati, kui saavutati iga protokollis kirjeldatud terviseseisundi lõpp-punkt. Eutanaasia viidi läbi CO2 lämbumisega, millele järgnes emakakaela nihestus. Nendes andmekogumites olevate loomade koguarvu leiate lisaandmetest 3.

p16/INK4a-LUC emased hiired (p16-Luc) vanuses 44 kuni 106 nädalat saadi Põhja-Carolina ülikooli (Chapel Hill, NC) N. Sharplessi laborist. Kõiki loomi hoiti RPCCC laboriloomade ühisressursis 12:12 valguse ja pimeduse tingimustes (12 tundi valgust, millele järgnes 12 tundi pimedust). Kõik loomkatsed kiitis heaks Roswell Parki vähiinstituudi IACUC. Bioluminestsentskujutis viidi läbi, kasutades IVIS Spectrum pildisüsteemi (Caliper LifeSciences, Inc, Waltham, MA). p16/Ink4a-Luc plus /- hiirtele süstiti intraperitoneaalselt D-lutsiferiini (150 mg/kg, Gold Biotechnology), 3 minutit hiljem tuimastati isofluraaniga ja pildistati 20-teise integratsiooniaja ja söötme sidumise abil. Pilte töödeldi ja kvantifitseeriti iga hiire mõlemalt küljelt salvestatud footoni voo summana, kasutades tarkvara Living Image (Perkin Elmer, Waltham, MA).

Rapamütsiinravi katse jaoks saadi 60-nädala vanused C57BL/6J isased hiired ettevõttest Jackson Laboratories (USA). 60 60-Nädala vanuste C57BL/6 isaste hiirte kohort jaotati ravi- (n=12) ​​ja kontrollrühmaks (n=48), kasutades stratifitseeritud randomiseerimistehnikat, et saada dFI eristamatu jaotus. väärtused enne katset. Vereproovid (kogumaht 120 μL) koguti EDTA tuubidesse submandibulaarse või näoveeni kaudu, kasutades lansetti. Kõik loomadega tehtavad protseduurid kiitis heaks Explora BioLabs, Inc. loomade kasutamise komitee (IACUC SP17-004-035B) ja need olid Explora BioLabs, Inc. laboriloomade hooldamise, heaolu ja kohtlemise eeskirjad. Rapamütsiin osteti ettevõttest LC Laboratories (MA, USA). Rapamütsiini manustati suukaudse sondiga iga päev annuses 12 mg/kg 8 nädala jooksul. Kontrollrühma töödeldi vehiikuliga (5% Tween-80, 5% PEG-400, 3% DMSO).

Mõõtmete vähendamine PCA-ga

Teostasime PCA Pythoni ja Scikit-learn paketi63 abil. Esiteks rakendasime PCA teisenduse kogu treeningu andmestikule. Peamistes komponentides domineerisid aga erinevused hiirte tüvedes. Eemaldasime tüvede erinevuse, lahutades selle tüve kõigi loomade CBC tunnuste väärtustest CBC tunnuste keskmised väärtused, mis on arvutatud valitud tüve jaoks kõige varasema vanuse kohta:

kus indeksid i ja j loetlevad vastavalt CBC tunnuseid ja tüvesid ning on looma vanus. Lihtsuse huvides filtreerisime välja hiiretüved, mida Peters4 andmekogumis64 ei esitatud.

Suurem osa täielikku andmekogumit esindavate andmete erinevusest oli seotud loomade kasvu ja küpsemisega. Esimene PC-skoor suurenes koos loomade vanusega, eriti 25 nädala pärast (täiendav joonis 1). Vastupidi, teine ​​ja kolmas arvutitulemused saavutavad nullist erineva keskmise sama vanuse, 25 nädala jooksul. See viitab sellele, et hiirte vananemine ja varajane areng on erinevad fenotüübid. Seejärel teostasime kõik oma arvutused, kasutades vanemate kui 25 nädala vanuste loomade andmeid.

Suremusandmete statistiline analüüs

MPD andmestikuga Peters4 seotud loomade surmakirjed olid MPD-s saadaval ka eraldi andmekogumina nimega Yuan223. Need andmekogumid sisaldavad erinevaid loomade rühmi, millel on suur kattuvus. Leidsime Peters4 andmekogumist 487 looma suremuse rekordid, samas kui 393 looma puudusid. Kadumise põhjus on teadmata. Tsenseerimiskirjete loomiseks kaasasime kõik loomad, kellel oli vähemalt kaks järjestikust CBC mõõtmist. Eeldasime, et loomad, kellel oli üks CBC mõõtmine, ohverdati tõenäoliselt pärast verevõtmist. Seega, kui loomal on rohkem kui üks CBC mõõtmine, loetakse see viimasel mõõtmisel kadunuks. Kokku leidsime 79 looma, kes vastavad sellele tingimusele. Ülejäänud 314 teadmata suremuskuupäevaga looma jäeti analüüsist välja.

Spearmani järgu korrelatsiooni test viidi läbi kahe hiirte rühma jaoks eraldi. Esimene kohort hõlmas kõiki Peters4 andmestiku loomi koos tsenseerimata suremuse kirjetega. Teine kohort hõlmas loomi Peters4 andmekogumist, mille BW ja IGF1 seerumitaseme mõõtmine võeti MPD andmestikust nimega Yuan1 24.

Tegime Coxi PH regressioonianalüüsi Pythoni ja Lifelinesi paketi 65 abil. Esiteks koostasime juhendatud mitme muutujaga Cox-PH mudeli, kasutades ühismuutujatena vanuse, soo ja CBC tunnuseid ning kasutades Petersi loomade andmeid4. andmestik, mis hõlmab nii tsenseeritud kui ka tsenseerimata suremuse sündmusi. Mudeli väljund, log-hazard ratio (HRCBC) on CBC tunnuseid ja vastavaid koefitsiente sisaldava vektori punktkorrutis Cox-PH mudelist. Järgmisena testisime Spearmani järgu korrelatsioonitesti alternatiivina HRCBC funktsiooni seost ühemõõtmelises Cox-PH mudelis koos dFI skooriga samast vanusest ja soost loomade kohortides (vt lisaandmed 6). Mõlemad testid olid omavahel hästi kooskõlas.

AE/AR närvivõrgu koolitus

Modaalseks analüüsiks kasutasime sügava AE ja lihtsa AR-mudeli kombinatsiooni (AE-AR mudel). Kitsaskohas tekitas AE kodeerija kokkusurutud 4-mõõtmelise esituse y sisendist, 12-mõõtmelise füsioloogilise oleku vektori x, mis on ehitatud saadaolevate CBC mõõtmiste põhjal. Dekoodri õlg rekonstrueeris kitsaskoha funktsioonide põhjal algse 12-mõõtmelise oleku ~ x.

Samaaegselt AE-ga koolitasime võrku sobitama MPD pikisuunalist lõiku (sealhulgas täiskasvanud loomad vanuses 26–104 nädalat proovivõtuintervalliga Δt=26 nädalat) lineariseeritud (g) lahusega.=0) Eq. (1),

kus z on AE pudelikaela tunnuste parim võimalik lineaarne kombinatsioon, r=expð ΔtÞ ≈ 1 ja z0 on vastavalt autoregressioonikoefitsiendi ja konstantse nihke kõige sobivamad väärtused. Siin on ξ sobivuse viga (süsteemi müra ja mõõtmisvigade kombinatsioon).

Võtsime kasutusele viites pakutud närvivõrgu arhitektuuri. 45. Meie rakendamine käsitles ristlõike ja pikisuunalisi mõõtmisi samaaegselt tasakaalustamatusega ristlõikeandmete kasuks, mis on tüüpiline reaalsete kliiniliste andmete jaoks. Sisendina on võrgul kolm 12-mõõtmelist vektorit, mida esindavad CBC parameetrid: üks ristlõike andmestiku jaoks (x) ja kaks pikisuunalise andmestiku jaoks, mis vastab olevikule (xn) ja tulevikule (xn pluss 1). ) näidise olekud (joonis 7a).

Ristlõikeproovid toimisid AE sisenditena. Kokkusurutud esituses olevad pikisuunalised proovid (yn, yn pluss 1) osalesid ka treeniva autoregressiooni osas. AE närvivõrku lisamise peamine eelis on selle võime tõhusalt mittelineaarset mõõtmete vähendamist66, mis on vajalik selliste korrelatsiooni suuruste jaoks nagu CBC komponendid (joonis 1a). Varjatud mõõtmete vähendatud suurus toimib regulaatorina ja aitab treenida ilma väikese pikisuunalise andmestiku ülepaigutamiseta, kasutades rohkem näidiseid suuremast ristlõikega andmekogumist.

AE plokk kodeerib sisendi (x) 4-mõõtmevektorisse y=ϕ(x) ja rekonstrueerib seejärel tagasi algse signaali e x=ϕ 1 ðyÞ. AE rakendati täielikult ühendatud tihedate kihtide ja jääkvõrguplokkide virna (ResNet)67. Tihedatel kihtidel on vaikimisi treenitav kaalumaatriks W, nihkevektor b ja lineaarne aktiveerimisfunktsioon. ResNeti plokk, mis on näidatud joonisel 7b, on kahe tiheda kihi virn, millel on lekkiva alaldatud lineaarse üksuse (Leaky ReLU) aktiveerimisfunktsioon. Sisend ja väljund seotakse elemendipõhise liitmise abil. ResNeti plokid lisavad algsele sisendile mittelineaarsed alaldusteisendused, aidates õppida mittelineaarseid teisendusi. AE-d koolitatakse samaaegselt ristlõike ja pikisuunaliste andmekogumite kohta.

Projektoriplokk võtab sisendiks 4-mõõtmelise vektori ja teisendab selle skalaariks z=A ⋅ y, mida me nimetame dFI-ks. Treeningu ajal suunatakse sisenditesse paar vektorit: üks in süsteemi praeguse oleku jaoks ja üks yn pluss 1 tulevase oleku jaoks. Lineaarne dünaamika plokk lahendab autoregressiooniülesande (7) ja ennustab tuleviku oleku Zn pluss 1=ξ(rZn)=rzn pluss b. Abidekoodri plokk rekonstrueerib algse 12-dimensiooni CBC vektori lineaarse dünaamika ploki ezn pluss 1 väljundist, kasutades AE ploki dekoodrit ϕ−1: e xn pluss 1=ϕ 1 ðB ezn plus 1Þ.

Sundida maatriksid A ja B projektoris ja lineaardünaamika plokid olema vasak- ja parempoolsed omavektorid võrrandi lahendis. (7) lisasime järgmised piirangud:

Siin on LAE AE rekonstrueerimise kadu, Lpred on tulevase oleku rekonstrueerimise kadu, LAR on automaatregressiooni kadu, LC on kaotus, mis tuleneb võrrandist tulenevate piirangute jõustamiseks. (8) ja termin k Wk2 2 on NN-kaalude L2-regulatsioon, et vältida ülepaigutamise probleemi.

Kaalud 1, 3 ja 4 määrati vastavalt väärtustele 1, 100 ja 0.01. Treeningu ajal tõsteti raskust 2 järk-järgult 0-lt 1-le. Mudelit treeniti 600 epohhi jaoks õppimiskiirusega 0,001 ja Adam optimeerija 68. Viimased 200 epohhi treeniti õppimiskiirusega 0,0001. AE/AR NN arhitektuur rakendati Pythoni ja TensorFlow raamistikuga69.

Järjestusparameetri mittelineaarne dünaamika on suremuse selgitamisel ülioluline. Samas võib mittelineaarsuse mõju peaaegu alati looma eluea jooksul tähelepanuta jätta, kui looma eluiga t väljendav dimensioonitu parameeter suremuse kahekordistumise aja ühikutes on suur, t ≫ {{1} }. Arvestades hiirtel täheldatud dFI kahekordistumise määra, on t ~ 3 ja seega ka lineaarne AR-mudel vaid mõistlik ligikaudne hinnang. Tulevikus tuleks hankida paremaid dFI-variante, suurendades AR-mudelite järjestust, sealhulgas režiimide sidumise mõju dFI-ga.

Mudeli hindamine

Mudel valideeriti testiandmetes (vt lisaandmed 3), mis jäeti AE-AR mudeli koolitusest täielikult välja. Katseandmed saadi sõltumatutest katsetest, kogudes CBC proove erineva vanuse ja sooga NIH Šveitsi hiirte kohortidelt (andmekogum MA0071), 15 kuu jooksul vaadeldud NIH Šveitsi isaste hiirte kohortidelt (andmekogum MA0072) ning naiivsete isaste ja isaste kohortidelt. emased NIH Swiss hiired, kes humaanselt surmati pärast heakskiidetud katse lõpp-punktide saavutamist (andmekogum MA0073).

Hindasime AE rekonstrueerimisviga, arvutades ruutkeskmise vea (RMSE) ja määramiskoefitsiendi R2 iga CBC funktsiooni jaoks koolitus- ja testikomplektides (täiendavad andmed 4 ja lisaandmed 5). Keskmine RMSE testikomplektis oli 229,6 ja R2=0,55; treeningkomplektis oli RMSE 106,4 ja R2=0,77. Parim rekonstrueerimine saavutati hematokriti (R2=0.95), punaste vereliblede (R2=0.92) ja lümfotsüütide (R2=0.87) osas; halvimad tulemused olid testikomplektis keskmise korpuskulaarse hemoglobiini kontsentratsiooni (R2=− 0,82) ja trombotsüütide (R2=− 0,14) kohta. Märgime, et definitsiooni kohaselt −1 < R2 < 1 (vt nt. 70) võib kogus olla negatiivne kas rongis või valideerimiskomplektis, mis näitab eriti halva sobivuse juhtumeid.

Ravimi mõju määramine dFI-le

Uurisime rapamütsiini mõju dFI trajektooridele üksikutel loomadel. Tehniliselt võrdlesime dFI taseme juurdekasvu individuaalsete elulugude lõikes ajavahemike kaupa, sõltuvalt ravi mahust järgnevate ajapunktide vahel. Selline analüüs tugineb selgesõnaliselt järje parameetri liikumisvõrrandile (7), mis on ligikaudne dFI abil. Ravimi toime väljendub "jõu" terminina, mis vähendab dFI juurdekasvu mõõtmiste vahel, kui ravimit manustatakse, ja mõju puudub (ei ole jõudu), kui ravimit ei manustata, nii ravi- kui ka kontrollrühmas.

Ravimi mõju määramine vananemisprotsessile on seega samaväärne "jõu" määramisega autoregressiooniprobleemis võrrandis. (4). Kuna dFI tasemete loomulik varieerumine loomade vahel on sageli suur, peaks pikisuunalistel uuringutel olema suurem statistiline jõud kui standardsetel rühmade võrdlustel. dFI-d koolitati AR-mudeliga (7). Seega sobib see hästi signaali-müra suhte maksimeerimiseks vananemisvastase sekkumise mõjude pikisuunalises analüüsis. Vajadusel võib autoregressioonimudel võtta arvesse mis tahes arvu segavaid tegureid, näiteks katsepartii või loomade sugu. Tehniliselt saab eesmärgi saavutada, lisades vastavad ühismuutujad võrrandi paremale poolele (4).

Hilise eluea suremuse ja ellujäämise analüüs

Andmed hiirte suremuse kohta võeti viitest. 25. Analüüsiks valiti ainult kontrollrühmad. Uuringust eemaldatud hiired eemaldati ka praegusest ellujäämisanalüüsist. Hiired ühendati kõigist kolmest uuringukeskusest ja kohordist ning jaotati soo järgi kahte rühma. Kokku oli 3249 isast ja 2978 emast hiirt.

Suremuse analüüs tehakse Nelson-Aaleni paigaldaja abiga lifelines python paketist 65. Ellujäämiste ja muude ellujäämisanalüüside Gompertzi sobivuse jaoks kasutasime GitHubis avaldatud kohandatud koodi.

Aruandluse kokkuvõte

Lisateavet uurimistöö kavandamise kohta leiate selle artikliga seotud loodusuuringute aruandluse kokkuvõttest.

Andmete kättesaadavus

Selle uuringu tulemusi toetavad andmed on saadaval MPD-s (RRID: SCR_003212). Toorandmefailid ja skriptid kõigi leidude reprodutseerimiseks on saadaval GitHubi veebisaidil. Täiendavad andmed on mõistliku nõudmise korral saadaval vastavatelt autoritelt. Selles artiklis on toodud lähteandmed.

Koodi saadavus

Kood on saadaval GitHubi veebisaidil.

Viited

1. Horvath, S. Inimese kudede ja rakutüüpide DNA metülatsiooni vanus. Genome Biol. 14, R115 (2013).

2. Levine, ME et al. Vananemise epigeneetiline biomarker eluea ja tervise jaoks. Vananemine 10, 573 (2018).

3. Antoch, MP jt. Füsioloogilise nõrkuse indeks (pdf): hiirte individuaalse bioloogilise vanuse kvantitatiivne hinnang elu jooksul. Vananemine 9, 615 (2017).

4. Putin, E. jt. Inimese vananemise sügavad biomarkerid: sügavate närvivõrkude rakendamine biomarkerite arendamisel. Vananemine 8, 1021 (2016).

5. Pyrkov, TV jt. Veremarkerite pikisuunaline analüüs näitab vastupidavuse järkjärgulist vähenemist ja ennustab inimese eluea lõplikku piiri. Nat. Commun. 12, 2765 (2019).

6. Schultz, MB et al. Vanuse ja eluea kellad põhinevad hiire nõrkuse masinõppe analüüsil. Nat. Commun. 11, 1 (2020).

7. Cohen, AA et al. Uudne statistiline lähenemisviis näitab tõendeid mitme süsteemi füsioloogilise düsregulatsiooni kohta vananemise ajal. Mehhanismid Aging Dev. 134, 110 (2013).

8. Mitnitski, AB, Mogilner, AJ & Rockwood, K. Defitsiidi kogunemine vananemise proksimeetrina. ScientificWorldJournal 1, 323–336 (2001).

9. Mitnitski, A. et al. Vanusega seotud nõrkus ja selle seos vananemise bioloogiliste markeritega. BMC Med. 13, 161 (2015).

10. Blodgett, JM, Theou, O., Mitnitski, A., Howlett, SE & Rockwood, K. Seosed laboratoorse nõrkuse indeksi ja kahjulike tervisemõjude vahel vanuse ja soo lõikes. Aging Med. 2, 11 (2019).

11. Justice, J. et al. Senolüütikumid idiopaatilise kopsufibroosi korral: inimese esmakordse avatud pilootuuringu tulemused. ebiomedicine, 40, 554–563 (2019).

12. Fahy, GM et al. Inimeste epigeneetilise vananemise ja immunosestsentsi suundumuste ümberpööramine. Aging Cell 18, e13028 (2019).

13. Hermann Haken. Phys. Astron. Internetis Libr.

14. Scheffer, M. et al. Varased hoiatussignaalid kriitiliste üleminekute jaoks. Nature 461, 53 (2009).

15. Scheffer, M. et al. Inimeste ja teiste loomade vastupidavuse kvantifitseerimine. Proc. Natl Acad. Sci. USA 115, 11883 (2018).

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

17. Kogan, V., Molodtsov, I., Menshikov, LI, Reis, RJS & Fedichev, P. Stabiilsuse analüüs mudeli geenivõrgustiku seostest aging stressiresistentsusega ja tühise vananemisega. Sci. Rep. 5, 13589 (2015).

18. Podolskiy, D. Geenivõrkude kriitiline dünaamika on mehhanism vananemise ja Gompertzi seaduse taga.

19. Bogue, MA et al. Juurdepääs hiire nähtuste andmebaasi andmeressurssidele hiire eluea ja terviseperioodi geneetiliseks analüüsiks. J. Gerontoloogia. Ser. A 71, 170 (2016).

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

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

22. Hughes, BG & Hekimi, S. Pikaealiste hiirte ja Caenorhabditis elegansi mutantide pikaealisuse erinevad mehhanismid, mis selgusid suremuse määrade statistilise analüüsi abil. Genetics 204, 905 (2016).

23. Yuan, R. et al. Naiste seksuaalse küpsemise vanuse ja eluea geneetiline kaasreguleerimine igf1 tsirkuleerimise kaudu inbred hiiretüvede seas. Proc. Natl Acad. Sci. 109, 8224 (2012).

24. Yuan, R. et al. Vananevad sisearetatud hiirte tüved: uuringu ülesehitus ja vahearuanne keskmise eluea ja ringleva igf1 taseme kohta. Aging Cell, 8, 277 (2009).

25. Harrison, DE et al. Hilises eas toidetud rapamütsiin pikendab geneetiliselt heterogeensete hiirte eluiga. Nature 460, 392 (2009).

26. O'Connell, KE et al. Hiire praktiline hematopatoloogia: võrdlev ülevaade ja mõju uurimistööle. Comp. Med. 65, 96 (2015).

27. Patel, KV et al. Erütrotsüütide leviku laius ja suremus vanematel täiskasvanutel: metaanalüüs. J. Gerontol. 65 A, 258 (2010).

28. Baggiolini, M. Chemokines ja leukotsüütide liiklus.

29. Harris, TB et al. Kõrgenenud interleukiini-6 ja C-reaktiivse valgu taseme seos eakate suremusega. Olen. J. Med. 106, 506 (1999).

30. Mahmoudi, S., Xu, L. & Brunet, A. Aja tagasipööramine esilekerkivate noorendamise strateegiatega. Nat. Cell Biol. 21, 32 (2019).

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

32. van Deursen, JM Vananevate rakkude roll vananemises. Nature 509, 439 (2014).

33. Hall, BM et al. Hiirte vananemine on seotud p16 (Ink4a)- ja -galaktosidaasi positiivse makrofaagide akumulatsiooniga, mida vananevad rakud võivad noortel hiirtel esile kutsuda. Vananemine 8, 1294 (2016).

34. Kim, WY & Sharpless, NE INK4/ARF reguleerimine vähi ja vananemise korral. Cell, 127, 265 (2006).

35. Burd, CE et al. Tuumorigeneesi ja vananemise jälgimine in vivo p16 INK4a-lutsiferaasi mudeliga. Cell 152, 340 (2013).

36. Wilkinson, JE et al. Rapamütsiin aeglustab hiirte vananemist. Aging Cell, 11, 675 (2012).

37. Bitto, A. et al. Mööduv ravi rapamütsiiniga võib pikendada keskealiste hiirte eluiga ja tervist. elive 5, e16351 (2016).

38. Miller, RA et al. Rapamütsiini poolt vahendatud hiirte eluea pikenemine sõltub annusest ja soost ning erineb metaboolselt toitumispiirangutest. Aging Cell, 13, 468 (2014).

39. Balleza, E. et al. Kriitiline dünaamika geneetilistes reguleerimisvõrgustikes: näited neljast kuningriigist. PLoS One 3, e2456 (2008).

40. Nakamura, E., Miyao, K. & Ozeki, T. Bioloogilise vanuse hindamine põhikomponentide analüüsiga. Meh. Aging Dev. 46, 1 (1988).

41. Park, J., Cho, B., Kwon, H. & Lee, C. Bioloogilise vanuse hindamise võrrandi väljatöötamine, kasutades Korea meeste vananemise põhikomponentide analüüsi ja kliinilisi biomarkereid. Arch. Gerontol. geriaatria 49, 7 (2009).

42. Tarkhov, AE jt. Universaalne vanuse transkriptoomiline signatuur näitab Caenorhabditis elegansi vananemistrajektooride ajalist skaleerimist. Sci. Vabariik 9, 1 (2019).

43. Johnstone, IM & Lu, AY Järjepidevuse ja hõreduse kohta suurte mõõtmetega põhikomponentide analüüsimisel. J. Am. Stat. Assoc. 104, 682 (2009).

44. Mardt, A., Pasquali, L., Wu, H. & Noé, F. VAMPnets for deep learning of molekulaarkineetika. Nat. Commun. 9, 5 (2018).

45. Lusch, B., Kutz, JN & Brunton, SL Süvaõpe mittelineaarse dünaamika universaalseks lineaarseks manustamiseks. Nat. Commun. 9, 4950 (2018).

46. ​​Wu, T. & Tegmark, M. Tehisintellekti füüsiku poole järelevalveta õppimise eest. Phys. Rev. E 100, 033311 (2019).

47. Liu, Z. & Tegmark, M. Ai poincar\'e: masinõppe looduskaitseseadused trajektooridelt. Phys. Rev. Lett. 126, 180604 (2020).

48. Hofmann, B. Youngblood noorendab vanu kehasid: üleskutse järelemõtlemisele siirdumisel hiirtelt meestele. Karger 1, 45 (2018).

49. Beerman, I. et al. DNA metüülimise maastiku proliferatsioonist sõltuvad muutused on vereloome tüvirakkude vananemise aluseks. Cell Stem Cell, 12, 413 (2013).

50. Franceschi, C. et al. Põletikuline vananemine: immunosenstsentsi evolutsiooniline perspektiiv. Ann. NY Acad. Sci. 908, 244 (2006).

51. Pawelec, G. Immunosesetsents ja vähk. Biogerontology, 18, 717 (2017).

52. Crooke, SN, Ovsyannikova, IG, Poola, GA & Kennedy, RB Immunosenescence and human vocine immune responses. Immun. Vananemine 16, 25 (2019).

53. Pang, WW et al. Inimese luuüdi vereloome tüvirakud on vanusega suurenenud ja müeloidsed. Proc. Natl Acad. Sci. USA 108, 20012 (2011).

54. López-Otín, C., Blasco, MA, Partridge, L., Serrano, M. & Kroemer, G. Vananemise tunnused. Cell 153, 1194 (2013).

55. Partridge, L., Fuentealba, M. & Kennedy, BK Püüdlus aeglustada vananemist ravimite avastamise kaudu. Nat. Rev. Drug Discov. 19, 513–532 (2020).

56. Wang, Y. et al. Keemiaravi kõrvaltoimete ja suremuse ennustamine primaarse kopsuvähiga vanematel patsientidel nõrkusindeksi abil, mis põhineb rutiinsetel laboriandmetel. Clin. Interv. Vananemine 14, 1187 (2019).

57. Kane, AE, Keller, KM, Heinze-Milne, S., Grandy, SA & Howlett, SE Kliinilistel ja laboratoorsetel mõõtmistel põhinev hiire nõrkuse indeks: seosed nõrkuse ja põletikueelsete tsütokiinide vahel erinevad soopõhiselt . J. Gerontol. Ser. A 74 275 (2019).

58. Sacher, G. & Trucco, E. Stohhastiline suremuse teooria. Ann. NY Acad. Sci. 96, 985 (1962).

59. Yashin, AI, Manton, KG & Vaupel, JW Suremus ja vananemine heterogeenses populatsioonis: stohhastiline protsessimudel vaadeldud ja jälgimata muutujatega. Theor. Popul. Biol. 27, 154 (1985).

60. Vaupel, JW et al. Pikaealisuse biodemograafilised trajektoorid. Science, 280, 855 (1998).

61. Pyrkov, TV, Sokolov, IS & Fedichev, PO Kantavate andurite andmete sügav pikisuunaline fenotüüpimine paljastab sõltumatud pikaealisuse, stressi ja vastupidavuse markerid. Vananemine 13, 7900 (2021).

62. Tarkhov, AE, Denisov, KA, & Fedichev, PO Vananevad kellad, entroopia ja vanuse ümberpööramise piirid. bioRxiv (McGraw-Hill, 2022).

63. Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: masinõpe {P}ythonis. J. Mach. Õppige. Res. 12, 2825 (2011).

64. Peterset, LL al. Suuremahuline, suure läbilaskevõimega sõeluuring koagulatsiooni ja hematoloogiliste fenotüüpide tuvastamiseks hiirtel. Physiol. Genomics.11, 185–193 (2002).

65. Davidson-Pilon, C. Eluliinid.

66. Hinton, GE & Salakhutdinov, RR Andmete mõõtmelisuse vähendamine närvivõrkudega. Science, 313, 504 (2006).

67. He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Deep residual learning for image discovery. 2016. aastal IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) konverents, 2016, lk 770–778 (IEEE Computer Society, 2016).

68. Kingma, DP & Ba, JL Adam: stohhastilise optimeerimise meetod.

69. Abadi, M. TensorFlow: laiaulatuslik masinõpe heterogeensetes süsteemides.

70. Steel, RGD & Torrie, JH Statistika põhimõtted ja protseduurid: erilise viitega bioloogiateadustele. (McGraw Hill, 1960). 71. Avchaciov, K. AI vananemispõhimõtete järelevalveta õppimise eest pikisuunaliste andmete põhjal.

Tänuavaldused

Täname Norman Sharplessi p16-Luc reporterhiirte helde pakkumise eest. Seda tööd toetas osaliselt National Cancer Institute (NCI) toetus P30 CA016056 Roswell Parki tervikliku vähikeskuse laboratoorsete loomade ja translatsioonipildi ühisressursside (MPA ja AVG) kasutamiseks ning Genome Protection, Inc. (MPA ja AVG) lepingu alusel. AVG). Autorid on tänulikud M. Kholinile Gerost kasulike kommentaaride ja arutelude eest.

Autorite kaastööd

MPA ja EIA kavandasid ja viisid läbi katseid, analüüsisid ja tõlgendasid andmeid ning vaatasid käsikirja üle. KA ja AET tegid arvutusi ja andmeanalüüsi ning kirjutasid käsikirja. OG, LIM, AVG ja POF arutasid tulemusi ning kirjutasid ja vaatasid üle käsikirja.

Konkureerivad huvid

POF on Gero PTE aktsionär. LTD. AVG on Gero PTE liige. LTD. Nõuandekogu. KA, AET, LIM, OB ja POF on Gero PTE töötajad. LTD. AVG on Genome Protectioni kaasasutaja ja aktsionär. EIA on Genoomikaitse töötaja. MPA-l ei ole konkureerivaid huve. Uuringut rahastas Gero PTE. LTD.

Lisainformatsioon

Täiendav teaveVeebiversioon sisaldab saadaolevat lisamaterjali.

Kirjavahetus ja palvedmaterjalide jaoks tuleks adresseerida Peter O. Fedichovile.

Vastastikuse eksperdihinnangu teaveNature Communications tänab Konstantin Arbeevit, Arnold Mitnitskit ja anonüümseid retsensente panuse eest selle töö eksperdihinnangusse.

Väljaandja märkusSpringer Nature jääb avaldatud kaartide ja institutsionaalsete seoste suhtes erapooletuks.

Avatud juurdepääsSee artikkel on litsentsitud Creative Commons Attribution 4.0 Rahvusvaheline litsents, mis lubab kasutamist, jagamist, kohandamist, levitamist ja reprodutseerimist mis tahes andmekandjal või vormingus, tingimusel et annate originaalautori(te)le asjakohase tunnustuse. ) ja allikas, lisage link Creative Commonsi litsentsile ja märkige, kas muudatusi on tehtud. Selles artiklis olevad pildid või muu kolmanda osapoole materjal sisaldub artikli Creative Commonsi litsentsis, kui materjali krediidilimiidil ei ole märgitud teisiti. Kui materjal ei sisaldu artikli Creative Commonsi litsentsis ja teie kavandatud kasutamine ei ole seadusega lubatud või ületab lubatud kasutust, peate hankima loa otse autoriõiguste omanikult.

Lisateabe saamiseks: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501