आपकी जैविक घड़ी की उम्र क्या है? केवल 2 साल की त्रुटि के साथ उम्र का अनुमान, डीएनए घड़ी उम्र बढ़ने के ब्लैक बॉक्स के करीब पहुंच रही है।

जन्मदिन के अलावा, शरीर के अंदर भी "समय" होता है

उम्र इस बात पर निर्भर करती है कि जन्म से कितने साल बीत चुके हैं। लेकिन एक ही 60 वर्ष की उम्र में, कुछ लोग सीढ़ियाँ आसानी से चढ़ सकते हैं, जबकि कुछ लोग कई पुरानी बीमारियों से परेशान होते हैं। नींद, आहार, व्यायाम, धूम्रपान, तनाव, पर्यावरण, बीमारियाँ, आनुवांशिक पृष्ठभूमि। समय के साथ ये अंतर शरीर की स्थिति में बड़ी व्यक्तिगत भिन्नता पैदा करते हैं।

इसलिए उम्र बढ़ने के अध्ययन में ध्यान केंद्रित किया गया है "जैविक आयु" की अवधारणा पर। यह एक प्रयास है कि आधिकारिक उम्र के बजाय, कोशिकाएँ और ऊतक उम्र बढ़ने के साथ कितनी विशेषताएँ दिखाते हैं, इसे मापने का। इसका एक प्रमुख तरीका है, डीएनए पर रासायनिक संकेत पढ़ने वाली "एपिजेनेटिक घड़ी"।

जर्मनी के लाइपनिट्ज़ एजिंग रिसर्च इंस्टीट्यूट फ्रिट्ज़ लिपमैन इंस्टीट्यूट के नेतृत्व में एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने एक नई डीएनए घड़ी "TFMethyl Clock" विकसित की है। अध्ययन का उद्देश्य केवल उम्र का अनुमान लगाना नहीं था। बल्कि यह समझाना था कि पारंपरिक घड़ियाँ इतनी उच्च सटीकता क्यों प्राप्त कर सकती हैं, और उम्र बढ़ने की जीवविज्ञान से संबंधित डीएनए स्थानों का पूर्वानुमान कैसे लगाया जा सकता है।

डीएनए के स्ट्रिंग को नहीं बल्कि "पोस्ट-इट" को पढ़ना

डीएनए मिथाइलेशन का अर्थ है, डीएनए के विशेष स्थान पर मिथाइल समूह नामक एक छोटा रासायनिक समूह का जुड़ना। यह डीएनए के बेस अनुक्रम को नहीं बदलता, लेकिन यह जीन के उपयोग की सुविधा या कठिनाई में शामिल होता है। यह एक तरह से एक ही ब्लूप्रिंट पर चिपकाए गए "पढ़ें" या "रोकें" जैसे पोस्ट-इट की तरह होता है।

मिथाइलेशन की स्थिति जीवन भर स्थिर नहीं रहती। यह उम्र, कोशिका के प्रकार, जीवन पर्यावरण आदि के साथ बदलती है, और इनमें से कुछ में उम्र के साथ अच्छी तरह से संबंधित नियमित पैटर्न होते हैं। जब मशीन लर्निंग को कई माप बिंदुओं के संयोजन के साथ प्रस्तुत किया जाता है, तो यह रक्त के नमूने से व्यक्ति की उम्र का काफी सटीक अनुमान लगा सकता है। यह एपिजेनेटिक घड़ी का मूल सिद्धांत है।

हालांकि, एक सटीक घड़ी जरूरी नहीं कि उम्र बढ़ने के तंत्र को समझाने वाली घड़ी हो। जैसे एआई कई छोटे सुरागों को इकट्ठा कर सही उत्तर के करीब पहुंचता है, वैसे ही उम्र के साथ कमजोर संबंध वाले और स्पष्ट जैविक भूमिका न रखने वाले माप बिंदु भी, यदि बड़ी मात्रा में संयोजित किए जाएं, तो सटीकता बढ़ा सकते हैं।

शोध टीम ने इस समस्या को प्रयोगात्मक रूप से प्रदर्शित किया। उम्र के साथ कमजोर संबंध वाले और ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर बाइंडिंग साइट्स के साथ ओवरलैप न करने वाले 10,000 स्थानों का उपयोग करके 100 मॉडल बनाए गए, जिनमें स्वतंत्र डेटा पर औसत त्रुटि 3.77 वर्ष की मध्यिका थी। उम्र बढ़ने के बारे में बहुत कम समझा सकने वाले लक्षणों के बावजूद, कुछ मौजूदा घड़ियों के समान सटीकता प्राप्त की गई।

इस परिणाम ने स्पष्ट किया कि "उम्र का अनुमान लगाने" की क्षमता और "क्यों वह व्यक्ति उस स्थिति में है" की व्याख्या करने की क्षमता अलग-अलग हैं। केवल उच्च सहसंबंध गुणांक देखकर यह मान लेना कि उम्र बढ़ने के कारणों को समझ लिया गया है, जल्दबाजी होगी।

7,803 नमूनों से बनाई गई नई घड़ी

अध्ययन में 15 डेटा सेट से एकत्रित कुल 7,803 रक्त नमूनों का उपयोग किया गया, जिनकी आयु 0 से 101 वर्ष तक फैली हुई थी। इनमें से 7,138 नमूनों का उपयोग मॉडल निर्माण के लिए किया गया, और अन्य 665 नमूनों का स्वतंत्र सत्यापन के लिए।

टीम ने 250,000 से अधिक मापने योग्य CpG साइट्स से दो शर्तों पर ध्यान केंद्रित करते हुए उम्मीदवारों को चुना। एक यह कि उम्र के साथ मजबूत संबंध हो। दूसरा यह कि ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर के डीएनए से जुड़ने वाले स्थानों के साथ ओवरलैप हो। ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर जीन के स्विच संचालन में शामिल प्रोटीन होते हैं, और उनके बाइंडिंग साइट्स पर मिथाइलेशन में परिवर्तन, जीन गतिविधि के साथ जैविक रूप से विचार करने में आसान होते हैं।

कई फिल्टरों से गुजरने के बाद चुने गए उम्मीदवार 14,006 स्थान थे। इसके अलावा, समान परिवर्तन दिखाने वाले स्थानों को समूहित किया गया, और मापने की शोर के प्रभाव को कम करने के लिए अंतिम मॉडल में 268 क्लस्टर और 548 CpG साइट्स शामिल की गईं।

स्वतंत्र 665 रक्त नमूनों पर परीक्षण करने पर, अनुमानित उम्र और वास्तविक उम्र के बीच सहसंबंध गुणांक 0.97 था। त्रुटि की मध्यिका 2.07 वर्ष थी, और रूट मीन स्क्वायर त्रुटि 3.47 वर्ष थी। अध्ययन में तुलना की गई मौजूदा घड़ियों की तुलना में, न केवल पूर्ण त्रुटि में बल्कि युवा और वृद्ध आयु समूहों में उत्पन्न होने वाली पूर्वाग्रह और मापने की शोर के प्रति मजबूती में भी अच्छे परिणाम दिखाए।

2.07 वर्ष का आंकड़ा वाकई प्रभावशाली है। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि सभी के परिणाम अनिवार्य रूप से वास्तविक उम्र के आगे-पीछे 2.07 वर्ष में समा गए। यह एक मध्यिका है, इसलिए आधे लोगों की त्रुटि इससे कम होगी, और बाकी आधे की अधिक। इसके अलावा, मॉडल ने मुख्य रूप से कालानुक्रमिक उम्र का अनुमान लगाया, और यह सीधे यह पूर्वानुमान नहीं लगाया कि वह व्यक्ति कितने वर्षों तक स्वस्थ रह सकता है।

जो दिखाई दिया वह था "सूजन" और "लिपिड चयापचय"

TFMethyl Clock की वास्तविक नवीनता केवल सटीकता की दौड़ में नहीं है। शोध टीम ने 661 CpG साइट्स को चुना जो मॉडल निर्माण के दौरान स्थिरता से चुनी गईं, और उनसे संबंधित रक्त में 267 जीनों की जांच की।

परिणामस्वरूप, दो मार्ग प्रमुख रूप से उभरे। एक था, सूजनकारी साइटोकाइन इंटरल्यूकिन 1β के उत्पादन और प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया में शामिल मार्ग। इसमें NOD1, NOD2, STAT3, TNF शामिल थे। दूसरा था, लंबी श्रृंखला वाले फैटी एसिड के चयापचय में शामिल मार्ग, जिसमें ACSL5, ACSL6, ELOVL2 शामिल थे।

क्रोनिक हल्की सूजन जो उम्र के साथ जारी रहती है, जिसे "सूजनकारी उम्र बढ़ना" कहा जाता है, हृदय रोग, चयापचय विकार, तंत्रिका अपघटन जैसी कई उम्र संबंधित बीमारियों के संपर्क के रूप में अध्ययन किया जा रहा है। फैटी एसिड चयापचय भी, कोशिका झिल्ली के रखरखाव, ऊर्जा उपयोग, सूजन प्रतिक्रिया में गहराई से शामिल होता है। नई घड़ी ने इन दोनों को उठाया, यह दिखाता है कि डीएनए पर उम्र के संकेत केवल ज्ञात उम्र बढ़ने की घटनाओं से असंबंधित सांख्यिकीय पैटर्न नहीं हो सकते।

विशेष रूप से ELOVL2 से संबंधित स्थान का मॉडल पर औसत प्रभाव सबसे बड़ा था। ELOVL2 बहु-असंतृप्त फैटी एसिड के चयापचय में शामिल होता है, और इसके आसपास की मिथाइलेशन पहले से ही एक मजबूत उम्र मार्कर के रूप में जानी जाती है। एक अन्य जीन अभिव्यक्ति डेटा में पुष्टि करने पर, 267 जीनों में से 200, लगभग 75% ने उम्र के साथ गतिविधि में बड़े बदलाव दिखाए।

परिवर्तन एक सीधी रेखा में नहीं थे। 50 वर्ष से पहले धीरे-धीरे, लेकिन 60 वर्ष के बाद परिवर्तन में वृद्धि करने वाले जीन, 40-60 वर्ष के बीच गतिविधि में गिरावट करने वाले जीन, और 60 वर्ष के बाद अचानक गिरावट करने वाले जीन थे। उम्र बढ़ना एक सरल ढलान नहीं है जो हर साल समान गति से चलता है, बल्कि प्रत्येक अणु के लिए परिवर्तन की बड़ी अवधि अलग हो सकती है।

हालांकि, यहां भी सावधानी की आवश्यकता है। इस विश्लेषण ने यह साबित नहीं किया कि सूजन या लिपिड चयापचय में परिवर्तन उम्र बढ़ने का कारण बनते हैं। यह संभव है कि उम्र बढ़ने के कारण वे बदल गए हों, या कोई अन्य कारक दोनों को प्रभावित कर रहा हो। नक्शे पर एक ही स्थान पर निशान का ओवरलैप होना और कारण का पता लगाना एक ही बात नहीं है।

क्या "शरीर वास्तविक उम्र से युवा है" यह निश्चित रूप से कहा जा सकता है

समाचार की सुर्खियों में "वास्तविक शरीर की उम्र का पता चलता है" कहना आकर्षक हो सकता है। हालांकि, TFMethyl Clock के शोध परिणामों को सीधे व्यक्तिगत स्वास्थ्य जांच में नहीं बदला जा सकता।

पहला, यह मॉडल मुख्य रूप से कालानुक्रमिक उम्र को सही ढंग से अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित है। यदि अनुमानित मूल्य वास्तविक उम्र से 5 वर्ष कम है, तो यह अकेले यह निष्कर्ष निकालने का आधार नहीं है कि बीमारी का जोखिम कम है, जीवनकाल लंबा है, या व्यक्ति युवा हो गया है। कालानुक्रमिक उम्र को पूरी तरह से अनुमान लगाने वाली घड़ी फोरेंसिक के लिए उपयोगी हो सकती है, लेकिन समान उम्र के स्वास्थ्य अंतर को खोजने के उद्देश्य के लिए यह हमेशा सबसे अच्छा नहीं होता। इस विरोधाभास को उम्र बढ़ने की घड़ी के अध्ययन में "बायोमार्कर पैरेडॉक्स" के रूप में चर्चा की जाती है।

दूसरा, इस अध्ययन का केंद्र बिंदु रक्त था। मस्तिष्क, यकृत, मांसपेशी, त्वचा आदि, विभिन्न ऊतकों में मिथाइलेशन और जीन नियमन की स्थिति भिन्न हो सकती है। रक्त से प्राप्त संख्या को पूरे शरीर की समग्र उम्र के रूप में मानने के लिए और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।

तीसरा, उपयोग की गई Illumina 450K एरे मानव जीनोम में मौजूद माने जाने वाले लगभग 28 मिलियन CpG साइट्स का केवल एक छोटा हिस्सा मापती है। यदि मापने की तकनीक नई हो जाती है, तो अन्य महत्वपूर्ण स्थान मिल सकते हैं। जनसंख्या समूह, जीवन पृष्ठभूमि, बीमारी की उपस्थिति बदलने पर क्या वही सटीकता बनी रहती है, इसे अधिक विविध बाहरी समूहों में सत्यापित करने की आवश्यकता है।

और, एक बार की जांच के परिणाम पर अत्यधिक प्रतिक्रिया न देना भी महत्वपूर्ण है। रक्त लेने की स्थिति, कोशिका संरचना, माप उपकरण, विश्लेषण प्रक्रिया में भिन्नता संख्या को प्रभावित कर सकती है। वाणिज्यिक "जैविक उम्र परीक्षण" और इस अध्ययन मॉडल का एक ही होना जरूरी नहीं है। प्रत्येक उत्पाद में उपयोग की गई घड़ी, सत्यापन विषय, त्रुटि, बीमारी या मृत्यु के साथ संबंध भिन्न हो सकते हैं।

एसएनएस पर "सटीकता" से अधिक "ब्लैक बॉक्स को खोलने के बिंदु" पर ध्यान

इस अध्ययन के संबंध में एसएनएस पर प्रतिक्रियाएँ वर्तमान में आम उपयोगकर्ताओं द्वारा बड़े पैमाने पर चर्चा के बजाय, शोधकर्ताओं, अनुसंधान संस्थानों, और दीर्घायु विज्ञान से संबंधित खातों द्वारा परिचय पर केंद्रित हैं।

जिम्मेदार लेखक में से एक, एलेना वैन बोमेल ने LinkedIn पर रिपोर्ट किया कि यह उनके प्रयोगशाला से पहला प्रकाशन है, और डीएनए मिथाइलेशन और ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर बाइंडिंग की परस्पर क्रिया की जांच करते हुए TFMethyl Clock का निर्माण किया गया। सह-शोधकर्ता तुषार पटेल ने भी, मिथाइलेशन के नियंत्रण कार्य को शामिल करने और वास्तविक माप डेटा में मौजूद तकनीकी शोर के प्रति मजबूती बढ़ाने का परिचय दिया। टिप्पणी अनुभाग में सह-शोधकर्ताओं को बधाई देने वाले संदेशों की बाढ़ है, जिससे शोध समुदाय के भीतर सकारात्मक प्रतिक्रिया का संकेत मिलता है।

X पर, दीर्घायु अनुसंधान को परिचय देने वाले खाते ने, ट्रांसक्रिप्शन फैक्टर बाइंडिंग साइट्स की जानकारी और क्लस्टरिंग के माध्यम से शोर को कम करने को मिलाकर, मौजूदा मॉडल से बेहतर सटीकता दिखाने का सारांश दिया। जापानी भाषा क्षेत्र में भी, उम्र बढ़ने के शोधकर्ताओं द्वारा पोस्ट में, 548 CpG साइट्स से घड़ी का निर्माण किया गया और सूजनकारी साइटोकाइन और फैटी एसिड चयापचय से संबंधित जीन समूहों का उभरना उठाया गया।

इन पोस्टों से पढ़ी जा सकने वाली रुचि केवल "2 साल की त्रुटि के साथ उम्र का अनुमान लगाने" जैसे स्पष्ट आंकड़ों में नहीं है। विशेषज्ञों ने मूल्य देखा है कि पारंपरिक ब्लैक बॉक्स मॉडल से, उम्र बढ़ने से संबंधित संभावित मार्गों का अनुसरण करने वाले मॉडल की ओर एक कदम आगे बढ़ा है।

दूसरी ओर, पुष्टि की गई सार्वजनिक प्रतिक्रिया शोध से संबंधित और विशेषज्ञ खातों पर केंद्रित है, और उपभोक्ताओं की मूल्यांकन या चिकित्सा क्षेत्र की सहमति अभी तक नहीं बनी है। एसएनएस पर पोस्ट की संख्या या "लाइक्स" की अधिकता नैदानिक प्रभावशीलता को प्रमाणित नहीं करती। विषयवस्तु और वैज्ञानिक निश्चितता को अलग से देखने की दृष्टिकोण की आवश्यकता है।

यह अध्ययन भविष्य को कैसे बदल सकता है

TFMethyl Clock तुरंत घरेलू उम्र बढ़ने के निर्धारण सेवा नहीं बनेगी। फिर भी, अनुसंधान उपकरण के रूप में इसकी बड़ी संभावना है।

उदाहरण के लिए, किसी हस्तक्षेप के पहले और बाद में डीएनए मिथाइलेशन कैसे बदलता है, इसे ट्रैक करते समय, केवल "उम्र स्कोर" के बजाय, कौन से नियामक क्षेत्र या जीन मार्ग सक्रिय हो सकते हैं, इसे विचार करना आसान हो जाएगा। उम्र संबंधित बीमारियों के अध्ययन में भी, सूजन और लिपिड चयापचय से संबंधित मिथाइलेशन साइट्स को संकीर्ण करना, अगले प्रयोग में कारण संबंध की पुष्टि करने का प्रारंभिक बिंदु बन सकता है। अनुसंधान कोड भी सार्वजनिक किया गया है, और अन्य समूहों या माप डेटा के साथ पुनरुत्पादन की जांच करने का वातावरण तैयार किया गया है।

भविष्य का ध्यान यह होगा कि कालानुक्रमिक उम्र के पूर्वानुमान से, स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण भविष्य के पूर्वानुमान की ओर बढ़ा जा सकता है या नहीं। TFMethyl Clock के मूल्य, समान उम्र के लोगों में रोग की शुरुआत, शारीरिक कार्यक्षमता में गिरावट, मृत्यु के जोखिम को कितना भेद कर सकते हैं। जीवनशैली में सुधार या उपचार के माध्यम से स्कोर में परिवर्तन वास्तव में स्वास्थ्य जीवनकाल के विस्तार से जुड़ा है या नहीं। रक्त के अलावा अन्य ऊतकों या विभिन्न जातीय समूहों और क्षेत्रों में भी पुनरुत्पादन किया जा सकता है या नहीं। इन सभी को दीर्घकालिक अनुवर्ती अध्ययन या