细胞老化血浆蛋白质组学特征可预测人类疾病
本研究通过分析60,542名个体的7,000多种血浆蛋白质,开发了机器学习模型来估计40多种细胞类型的生物年龄。研究发现,20-25%的个体在单一细胞类型上表现出加速老化,1-3%的个体在10种或更多细胞类型上表现出加速老化。细胞老化特征与疾病状态相关,并能预测15年随访期内的发病和死亡风险。APOE4基因型携带者表现出较老的星形胶质细胞但较年轻的巨噬细胞,而APOE2基因型则表现出相反关联。极端星形胶质细胞老化使携带两个APOE4等位基因的个体患阿尔茨海默病的风险增加三倍,而年轻的星形胶质细胞则降低风险。骨骼肌细胞极度老化使肌萎缩侧索硬化症风险增加12.7倍。吸烟者中极度老化的呼吸道上皮细胞与肺癌风险增加58%相关。特定细胞的易损性和累积的老化负担影响生存,而年轻的免疫和神经细胞类型具有保护作用。研究开发的多细胞老化风险评分可在不同队列和蛋白质组学平台中对死亡风险进行分层。

