為衰老造一部時鐘

這是很新奇的東西。如果Horvath是對的，那麼在衰老的過程中，真的存在類似表觀遺傳的時鐘在起作用。這個發現非常重要。

圖片來源：Brad Swonetz德國少年Steve Horvath和他的雙胞胎兄弟Markus、好朋友Jorg Zimmermann發起了一個「吉爾伽美什計劃」，旨在為3人定期討論數學、物理學、哲學提供一個平台。Horvath表示，《吉爾伽美什》是古代蘇美爾人的一部史詩，描述了烏魯克城的統治者尋找一種能永駐青春的植物的故事。巧合的是，「我們3人經常討論的話題就是科學如何延長壽命」。1989年，在他們最後一次討論時，3人達成了這樣的共識：今後的職業生涯要專註於研究如何用科學延長人類壽命。Jorg著眼於計算機科學和人工智慧領域；Markus專註於生物化學和遺傳學領域；Steve表示，他計劃用數學模型和基因網路研究如何延長壽命。Jorg如願以償地實現了「人工智慧夢」——成為德國波恩大學的計算機科學家，Markus則成為了一名精神科醫生。Steve目前是美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）的人類遺傳學家兼生物統計學家，他說：「我已經準備好兌現承諾。」在數年的艱辛研究過程中，他被編輯和評審員多次拒絕。現在，他已經收集並分析了13000多個人類組織樣本數據。他發現，細胞生物鐘的運轉速率和身體其他部位一樣。Steve研究的精確性讓其他科學家印象深刻。但是，細胞生物鐘一些「有趣的例外」可能為研究人類衰老提供了線索。Horvath從表觀遺傳學角度研究細胞生物鐘。表觀遺傳學是指在基因組序列不變的情況下，可以決定基因表達與否、並可穩定遺傳下去的調控密碼。隨著細胞的老化，表觀改變的模式也會發生變化。為了弄清如何判斷一個人的年齡，Horvath研究了數百例細胞樣本中DNA的位置，並分析這些位置發生甲基化的頻率。Horvath發現了一種基於DNA甲基化狀態的演算法，這種演算法能非常準確地估計年齡——不是根據細胞本身，而是根據細胞生長環境。例如，白血球的存活周期可能只有幾天或數周，但它卻攜帶著一位50多歲捐贈者的生命特徵，誤差僅在數年之間。除了白血球之外，從大腦、結腸以及許多其他器官提取的DNA也一樣含有人體的生命特徵。以往的推算方法單純依靠年齡的生物標記，而這種標記只存在於1到2種組織中。新方法打破了原有的束縛，包括追溯年齡的黃金法則——天冬氨酸外消旋化技術，該技術只能依靠測量牙齒或者骨頭內的蛋白質判別年齡。Horvath說：「我希望找到一種適用於大多數組織的方法。這是一個非常冒險的嘗試。」現在，這場「賭博」似乎有了回報。去年他的文章首次發表。時鐘演算法的中間誤差在3.6年之間，這意味著依靠該方法，研究者能夠從寬泛選擇的組織中推斷出捐贈者的實際年齡，誤差控制在43個月之間。若給出特定的組織，準確性會更高，例如：單獨給出唾液樣本，誤差縮小到2.7年之間；給出特定白血球，誤差在1.9年之間；若給出大腦皮層組織，則誤差僅在1.5年之間。時鐘演算法的實際測量結果顯示，當給出從胚胎中提取的幹細胞時，結果鑒定為極度年輕；當給出從百歲老人大腦提出的樣本時則顯示大約為100歲左右。加州大學舊金山分校的Elizabeth Blackburn說：「這些緊密的相關性表明細胞中存在著一些看似不變的模式。」因染色體終端的研究，Blackburn曾獲得諾貝爾獎。「這可能是生物界尚未發現的一條線索。」Horvath論文發表後的數月，其他研究人員也在不斷擴充該研究。科學家認為該研究有廣泛應用前景。澳大利亞昆士蘭大學數量遺傳學系主任Peter Visscher說：「這是很新奇的東西。如果Horvath是對的，那麼在衰老的過程中，真的存在類似表觀遺傳的時鐘在起作用。這個發現非常重要。」艱難的研究Horvath一直堅持吉爾伽美什項目的研究，為此他補修了數學博士學位和生物統計學博士學位，並於2000年加入UCLA遺傳學研究所。2006年，Horvath在獲得了終身教職後開始專註於老化研究，為此他不斷研究基因活動在整個生命過程中的變化。研究由一名博士生具體執行，通過統計過濾器來完善基因轉錄數據，以期能夠找到一個明顯的生物年齡標記。但經過1年多，Horvath和那名博士生仍沒有找到符合要求的目標。他們總結道：如果真有生物年齡標記存在於基因轉錄數據中，那麼它可能因為人與人的不同、器官與器官的差異而被湮沒。儘管研究未取得進展，Horvath仍決定繼續這種大膽而充滿想像力的研究項目，但卻不再邀請學生和博士後參與。Horvath說：「為了一個不太可能完成的項目而斷送別人的前程，我認為這是不公平的。」2011年，研究有了起色。Horvath在UCLA的同事Eric Vilain領導了另一個研究小組。作為小組成員，Horvath從68名成年人的唾液樣本中提取DNA用於研究甲基化模式。Vilain小組原本在研究一種與性取向相關的表觀遺傳模式，但最終一無所獲。Horvath和同事決定利用手中的數據檢測是否能夠將其應用於老化研究中。在人類的DNA中，甲基通常附著在CpG點上，後者是胞嘧啶處理鳥嘌呤的地方。一段正常的人類基因組含有超過2800萬個CpG點，但是用於探測甲基化樣本的微陣列技術只能發現極少的一部分：老式機器只能定位2.7萬個點，而新型機器也只能找到48.5萬個點。獲得成功Horvath很幸運，他在一個簡單的統計模型中獲得了成功，該模型研究的內容是：在一滴唾液中有多少細胞含有隻在特定兩個CpG點發生甲基化的DNA。研究指數與實驗參與者的年齡大致一致，相關性為0.85或者說準確度為85%，平均誤差在5年之間。儘管是在繼續他人的研究，但Horvath在研究中確認，甲基化模式與另外多種類型的細胞間的相關性更加密切，例如大腦和血液。突然，一個曾經被Horvath排除的想法再次湧現出來：或許在人體的各個部分都可以找到生物年齡標記。但這是一個很艱難的研究，Horvath需要將包括年齡和DNA甲基化信息在內的無數數據集全部綜合在一起。甲基化譜被應用於許多醫學研究，通常是與老化不同的研究領域。且由於收集和處理方式的不同，數據很難進行對比。Horvath擔憂：「如果這些數據是由不同的實驗室以不同的方式收集的，那麼如何才能使資料庫具有可比性？」Horvath以英國倫敦大學學院的Andrew Teschendorff的工作為基礎，設計了一種將甲基化譜規格化的方法，並把它們置於同樣的基礎上。除此之外，對於實驗中出現的一些不確定因素，Horvath採取了直接忽視的態度——這是一個大膽的策略，他希望這不會影響到模型的準確性。準確性確實沒有受到影響。在2012年早期，Horvath將新演算法應用到基因組的16 CpG 點中，並得出有9種組織與實際年齡的相關性為96%。新演算法的準確度非常驚人：血液樣本的中間誤差為3年，臉頰黏膜拭子的中間誤差僅為18個月。遭遇否定但是，兩份雜誌的編輯否定了Horvath的論文。Horvath認為，編輯否定論文的最關鍵一點在於：它太美好了，所以不可能是真的。他們懷疑時鐘模型的設計或許與訓練數據相符，但Horvath沒有足夠的測試數據來充分證明這一點。儘管被拒絕，但Horvath仍頑強地堅持收集數據，並擴充運演算法則。截至2012年12月，他的甲基化資料庫囊括了51種非癌症組織，外加20種癌症組織，年齡測量者已經能覆蓋353個CpG點。去年春天，審查結果返還到Horvath手裡，裡面充斥著更多懷疑。雖然再次被否定，Horvath卻並沒有指責審查人員的懷疑，他說：「每一個研發生物標記的科學家都對此有充足的心理準備，一組很強的生物標記的相關性大約為0.6或0.7。」例如，年齡與染色體終端的相關性低於0.5，而根據Horvath的時鐘置換演算法，該數據為0.96。Horvath坦承，就連自己也不能完全相信這一研究結果，除非有其他獨立研究者也認可這份研究。這一次，Horvath不再默默地接受現實，他說：「當我讀完審查人員的評論後，我在接下來的10分鐘里做了3件事。首先，我從冰箱里拿出3瓶啤酒，然後喝光。之後，我回到電腦前寫了一封給編輯的信。最後，我把信通過郵箱發了過去。」 幾個月後，這項研究發表在《基因組生物學》雜誌上。（段歆涔）《中國科學報》 (2014-04-16 第3版 國際)
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