Паттерны биомаркеров старения, смертности и вредных мутаций проливают свет на начинающееся старение и причины ранней смертности - Гладышев 2019

Основные моменты

Смертность от возрастных заболеваний U-образная с надиром ниже репродуктивного возраста
Количественные биомаркеры старения постоянно меняются на протяжении всей жизни
Бремя мутаций вызывает смертность в раннем возрасте и способствует отбору
Старение лучше всего определяется повреждением, а не смертностью, и начинается очень рано

Резюме

Увеличение вероятности смерти является определяющей чертой старения, однако перинатальная смертность среди людей начинается с высокого уровня и уменьшается с возрастом. Предыдущие эволюционные модели предполагали, что старение организма начинается после начала размножения. Однако мы находим, что смертность и частота возраст-зависимых заболеваний следуют U-образной кривой с минимумом до полового созревания, тогда как количественные биомаркеры старения, включая соматические мутации и метилирование ДНК, меняются по-другому, что показывает, что старение начинается рано, но маскируется ранней смертностью. Более того, наш генетический анализ указывает на вклад разрушающих мутаций в раннюю смертность. Мы предполагаем, что паттерны смертности регулируются, в частности, отрицательным отбором против повреждающих мутаций в молодости, проявляющихся после первой экспрессии соответствующих генов.

Графическая иллюстрация

старение

Загрузить: Загрузить изображение в высоком разрешении (113 КБ)

Загрузить: Загрузить полноразмерное изображение

Вступление

Старение включает непрерывное накопление вредных изменений, последующую потерю функции, развитие возрастных заболеваний и, в конечном итоге, смерть. Возможно, наиболее характерной, хотя и не универсальной ( Jones et al., 2014 ) особенностью старения организма является возрастное увеличение слабости и смертности, т. Е. «Что-то стареет, если завтра вероятность его распада больше, чем сегодня» ”( Гаврилов, Гаврилова, 2004 ). Смертность всех распространенных модельных организмов, используемых в исследованиях старения (мышей, рыбок данио, мух, нематод и почкующихся дрожжей) и многих немодельных организмов ( Nussey et al., 2013) следует модели возрастного роста. Если смертность действительно представляет старение, было бы заманчиво экстраполировать отношения между этими двумя процессами на всю продолжительность жизни и определить возраст, соответствующий началу процесса старения, путем определения момента, когда возрастная смертность начинает возрастать.

Человеческое старение четко следует этой модели смертности, которая считается определяющей чертой старения. Однако уровень смертности в раннем возрасте у людей изначально высок и снижается от пренатального периода до полового созревания, где он достигает минимума ( Levitis, 2011 ); впоследствии он снова начинает увеличиваться, образуя U-образный рисунок. В некоторых исследованиях сообщалось, что минимум смертности может располагаться еще до репродуктивного возраста ( Milne, 2006 ). Это обычно толковалось в пользу идеи о том, что процесс старения начинается примерно в то же время ( Rattan, 2006 ); также считается, что это согласуется с эволюционными соображениями, что сила естественного отбора остается постоянной в раннем возрасте, но снижается, когда организмы достигают репродуктивного возраста (Кирквуд и Аустад, 2000 ). Эта концепция берет свое начало в работе Гамильтона ( Hamilton, 1966 ), который считал, что развитие и старение являются частями одного и того же явления, которое определяет характер смертности и, следовательно, что старение начинается с началом репродукции ( Левитис и Мартинес, 2013 ).

Основы снижения смертности в молодости, широко распространенной среди людей, животных и даже одноклеточных эукариот, плохо изучены ( Левит, 2011).). Если определить старение как процесс, который приводит к увеличению вероятности смерти с возрастом на протяжении всей жизни, процесс старения должен начинаться в возрасте минимальной смертности, и организмы в их ранней жизни будут развиваться, становясь биологически моложе до возраста минимальной смертности. Таким образом, период развития будет сопровождаться обратным старением, когда уровни повреждений, унаследованных или накопленных в раннем возрасте, уменьшаются с возрастом (например, за счет механизмов восстановления или разбавления повреждений из-за обширной пролиферации клеток и увеличения объема тела в период эмбриогенеза и в раннем детстве). Однако взаимосвязь между старением и смертностью не является жестко заданной. В последующем мы будем определять старение как накопление повреждений, таких как мутации, изменения метилирования, окисление белка (Гладышев, 2016 ). Со времен ранних исследований считалось, что мутации зародышевой линии приводят к старению ( Medawar, 1946 ), и эта концепция была позже применена в основополагающей работе Гамильтона ( Hamilton, 1966) в поддержку вывода о том, что отрицательного старения быть не может. Тем не менее, это предположение, по-видимому, не согласуется с открытием видов, характеризующихся сниженной смертностью и повышенной плодовитостью на протяжении большей части их жизни ( Vaupel et al., 2004 ).

Еще одной важной концепцией является понятие компромисса между плодовитостью и старением. Исследования показали, что снижение репродукции и задержка полового созревания связаны с увеличением продолжительности жизни ( Mostafavi et al., 2017 ) и исключительным долголетием ( Tabatabaie et al., 2011 ), тогда как раннее половое созревание было связано с повышенным риском сердечных заболеваний и диабета ( Day et al., 2015 ). Эти данные были истолкованы в поддержку теории антагонистической плейотропии ( Williams, 1957 ) и одноразовой сомы ( Kirkwood, 1977 ) ( Tabatabaie et al., 2011). и в доказательство того, что половое созревание определяет начало старения. Однако отсроченное половое созревание, возможно, продлевает жизнь, замедляя старение, а не сдвигая его начало. Более того, противоположная тенденция наблюдается у многих видов: королевы медоносных пчел живут намного дольше, чем рабочие ( Page and Peng, 2001 ), а у крыс Ansell размножающиеся как самки, так и самцы живут дольше, чем не размножающиеся ( Dammann and Burda, 2006). ).

В настоящее время в научном сообществе мнения о том, когда начинается старение разделились; Существующие предположения включают зачатие, рождение организма, самый низкий уровень смертности, половое созревание, завершение развития, возраст большинства транскрипционных изменений и, возможно, другие фазы человеческой жизни ( Allison et al., 2016 ). В этой работе мы стремились решить этот вопрос количественно. Анализ, который мы представляем, указывает на начало старения в очень ранней жизни; Этот анализ также привел нас к более глубокому пониманию причин смертности в раннем возрасте, его роли в отрицательном отборе против вредных родительских аллелей и устойчивости популяций в условиях высокой частоты мутаций.

Результаты

Смертность от болезней, связанных со старостью, имеет U-образную форму с минимумом ниже репродуктивного возраста

Чтобы оценить взаимосвязь между смертностью и старением на протяжении всей продолжительности жизни, мы сначала изучили общие закономерности смертности в тех человеческих популяциях, где доступны наиболее достоверные данные. В соответствии с предыдущими данными ( Milne, 2006 ) уровень смертности имеет U-образную форму, а минимум уровня смертности от всех причин в развитых странах находится в районе 9 - летнего возраста для обоих полов ( Рисунок 1 A). Мужчины показывают более высокие показатели смертности в обеих ветвях U-образной кривой, чем женщины. Поскольку причины смерти у детей и взрослых могут быть разными, нас особенно интересовала смертность от болезней, обычно связанных со старением. Интересно, что показатели смертности от болезней сердца, инфекции и сепсиса также имеют U-образную форму, причем самый низкий уровень в возрасте 9 лет ( рис. 1)Б). Кроме того, смертность от большинства других причин ведет себя аналогично ( Рисунки 1 B и S1 A), причем смертность среди мужчин выше, чем среди женщин. Практически в каждом случае самый низкий уровень наблюдается задолго до наступления половой зрелости. Смертность в результате причин, специфичных для детского возраста, показывает возрастное снижение с максимумом при рождении ( Рисунок 1 C). Картина более высокой смертности в раннем возрасте и сроки ее снижения сохраняются при вычитании смертности, связанной с травмами ( рис. S1 B).

старение 2

Загрузить: Загрузить изображение в высоком разрешении (760 КБ)

Загрузить: Загрузить полноразмерное изображение

Рисунок 1 . U-образные паттерны в смертности от конкретных причин и заболеваемости раком

(А) Возрастные коэффициенты смертности среди мужчин, женщин и общей средней смертности.

(B) Коэффициент смертности по основным причинам смерти, часто связанным со старением.

(D) Заболеваемость раком по возрастам.

(E) Число посещений врача по возрастам. Столбики ошибок представляют одно стандартное отклонение от среднего.

Поскольку заболеваемость раком увеличивается с возрастом во взрослой жизни, мы дополнительно проанализировали его частоту на протяжении всей жизни и обнаружили, что она имеет одинаковую U-образную форму как у мужчин, так и у женщин ( рис. 1 D). Число визитов к врачу, даже после исключения посещений, связанных с травмами и профилактической помощью, также показывает сходную картину с минимумом в детстве, хотя самый низкий уровень не может быть надежно определен ( Рисунок 1E). В целом, мы наблюдали U-образный паттерн на многих проанализированных признаках, и его минимум значительно ниже возраста, когда люди начинают размножаться. Рост смертности в период, предшествующий репродуктивному возрасту (то есть, начиная с 9 лет), а также соответствующий рост заболеваемости оспаривает эволюционный вывод о начале старения после завершения развития.

Возрастные мутации увеличиваются на протяжении всей жизни

Чтобы изучить природу высокой смертности в раннем возрасте и ее связь с процессом биологического старения, мы проанализировали поведение количественных биомаркеров старения, сосредоточив внимание на возрастном накоплении мутаций в соматических тканях. Ранее мы обнаружили, что его можно оценить по возрастным мутациям тканей при раке; т.е. соматические мутации в опухолях, которые являются дополнительными относительно здоровых тканей того же пациента ( Podolskiy et al., 2016 ). В отличие от показателей смертности, мутации не показывают U-образных паттернов. Вместо этого они увеличиваются с возрастом на протяжении всей жизни для анализируемых типов рака ( Рисунок 2А). Поскольку большинство возрастных соматических мутаций являются нейтральными или слегка вредными, можно рассматривать молекулярные повреждения на их примере, предполагая, что повреждение также накапливается с возрастом, даже в до репродуктивном возрасте. Таким образом, смертность в раннем возрасте, по-видимому, не связана со старением, если последнее определяется как накопление повреждений и снижение физической работоспособности. Вместо этого данные свидетельствуют о том, что снижение смертности в раннем возрасте является эффектом совершенно другого рода, то есть все люди начинают стареть уже в очень раннем возрасте и продолжают стареть в течение всей жизни, но некоторые умирают в раннем возрасте от причин, не связанных со старением, пусть даже фенотипически эти причины (например, болезни сердца, рак и инфекционные заболевания) могут казаться одинаковыми в молодом и пожилом возрасте.

старение 3

Загрузить: Загрузить изображение в высоком разрешении (290КБ)

Загрузить: Загрузить полноразмерное изображение

Рисунок 2 . Возрастные изменения в накоплении соматических мутаций и метилировании ДНК

(А) Возрастной медианный показатель соматических мутаций для указанных раковых заболеваний, распространенных в детском возрасте. Заштрихованные области представляют 1 стандартное отклонение, полученное процедурой начальной загрузки. Для злокачественной лимфомы R ² = 0,56, р = 7e-6 для всего возрастного диапазона и R ² = 0,15, р = 0,4 в возрасте до 18 лет. Для лимфомы рака мягких тканей, R ² = 0,57, р = 7e-3 для всех возрастов и R ² = 0,15, р = 0,34 до возраста 18 лет. Для педиатрического рака головного мозга R ² = 0,71, p = 4e-5 для всех возрастов и R ² = 2e-4, p = 0,97 до возраста 18 лет.

(B) Возрастно-зависимое поведение средневзвешенного метилирования ДНК на 353 сайтах CpG эпигенетических часов человека. Сплошная черная линия соответствует наилучшему соответствию средневзвешенного метилирования по образцам с одинаковым хронологическим возрастом; области, заштрихованными синим цветом, по средневзвешенному диапазону метилирования для образцов с одинаковым хронологическим возрастом, но с разными возрастами по часам ДНКм. Черные точки представляют отдельные образцы. Первичные данные взяты из Хорвата (2013) .

(C) возраст метилирования ДНК у мышей. Первичные данные получены от Stubbs et al. (2017) . Диапазон WAM (синие заштрихованные области) оценивается по регрессии. Отдельные образцы представлены черными точками.

Изменения метилирования ДНК не параллельны паттернам смертности

Одним из самых сильных существующих биомаркеров старения являются возрастные изменения метилирования ДНК. Эпигенетические часы были разработаны для людей и мышей и позволяют с высокой точностью измерять биологический возраст тканей ( Horvath, 2013 , Petkovich et al., 2017 , Stubbs et al., 2017 ). Частота эпигенетического старения связана с такими параметрами, как пол, раса, масса тела при рождении , рождение при кесаревом сечении, а также с характеристиками развития и факторами риска возраст-зависимых заболеваний ( Horvath et al., 2016 , Marioni et al., 2019 , Симпкин и др., 2016 , Симпкин и др., 2017 , Slieker и др., 2016). Мы проанализировали скорость мультитканевых эпигенетических часов у людей и мышей в течение всего периода жизни этих организмов. Подобно процессу накопления раковой мутации, среднее метилирование ДНК у человека монотонно изменялось ( рис. 2В). В соответствии с Horvath (2013) , изменения в средневзвешенном метилировании ДНК происходили быстрее в молодости и замедлялись в зрелом возрасте, без признаков U-образных паттернов. Возрастные паттерны метилирования ДНК у мышей, по-видимому, имитируют таковые у людей ( рис. 2).С). Мы также проверили, больше ли стандартное отклонение возраста метилирования ДНК в образцах из одной возрастной когорты для молодых мышей и людей, чем для взрослых. Мы обнаружили, что оно также растет монотонно с хронологическим возрастом ( рис. S2 C). Взятые вместе с паттернами мутаций, данные метилирования ДНК дополнительно указывают на непрерывное старение организмов и накопление повреждений в них с раннего развития, а не с репродуктивного возраста.

Смертность в раннем возрасте и роль генотипа

Если организмы непрерывно и монотонно накапливают вредные изменения в молодости, то должны существовать другие механизмы, объясняющие загадочную картину изначально высокой и снижающейся смертности во время развития. Поскольку известно, что многие нокауты по генам приводят к смертности в раннем возрасте, мы детально исследовали закономерности нокаутной летальности. Международный консорциум по фенотипированию мышей (IMPC) собрал данные о 2808 отдельных нокаутах генов у мышей, 34% из которых связаны с аномальной выживаемостью ( Koscielny et al., 2014 ). Используя окна летальности, установленные для 242 нокаутов из набора данных IMPC ( Dickinson et al., 2016 ), мы рассчитали возрастные паттерны летальности, связанные с нокаутами генов ( Рисунок 3).А). Большинство летально-нокаутных мышей характеризуются аномальной выживаемостью до и в середине беременности; летальность резко снижается впоследствии, включая период после рождения. Поскольку анализируемые модели нокаута представляют конкретные генотипы, жизнеспособные в гетерозиготном состоянии родителя, но летальные для гомозиготного потомства, полученные данные позволяют предположить, что смертность во время развития частично объясняется генотипом родителей ( Dickinson et al., 2016 , Meehan et al. ., 2017 ). Анализ обогащения генов с летальностью на разных стадиях развития показывает, что смертность во время ранней беременности связана с регуляцией транскрипции и трансляции, хромосомной организацией и регуляцией клеточного цикла, а также с регуляцией органогенеза в середине беременности (Рисунок S3 A).

старение 4

Загрузить: Загрузить изображение в высоком разрешении (658 КБ)

Загрузить: Загрузить полноразмерное изображение

Рисунок 3 . Причины ранней смертности

(A) Количество генов с летальными нокаутами на разных стадиях развития у мышей.

(B) Гетерозиготные человеческие селекционные коэффициенты для генов с нокаутной летальностью у мышей и для генов с жизнеспособными нокаутами у мышей и людей. Вертикальные линии, усы, простираются до самых экстремальных, не выходящих за пределы данных точек. Эти крайние точки данных обозначены шапочками, горизонтальными линиями на концах усов. Оранжевые горизонтальные линии - это средние значения.

(C) Гетерозиготные человеческие селекционные коэффициенты, оценивающие селекцию против кодирующих усеченный белок вариантов в гетерозиготном состоянии для генов, впервые экспрессированных на разных эмбриональных стадиях. Коэффициенты выбора, превышающие 0,1, отражают непереносимость потери функции. Вертикальные линии, усы, простираются до самых крайних, не выходящих за пределы точек данных. Эти крайние точки данных обозначены шапочками, горизонтальными линиями на концах усов. Оранжевые горизонтальные линии - это средние значения. Символы над полями обозначают значимость: ^∗∗∗∗ : p <0,0001, ^∗∗∗ : p <0,001, ^∗∗ : p <0,01, ^∗∗∗ p <0,05, -: p-значение не является значимым.

(D) Возрастной уровень перинатальной смертности.

(E) Самопроизвольный аборт как функция от возраста матери у людей (слева) и доля самопроизвольных абортов, характеризующихся аномальным кариотипом как функция от возраста матери (справа).

Подобно эволюционным издержкам полного нокаута гена, существует активный отбор против гетерозиготной потери функции гена, который можно оценить по распределению коэффициентов отбора для гетерозиготных вариантов кодирующих усеченный белок ( Cassa et al., 2017 ). Кроме того, более низкие гетерозиготные коэффициенты отбора связаны со снижением тяжести сопутствующих заболеваний и более поздним возрастом их возникновения. Частота вредных аллелей изменяется в соответствии с теорией эволюции доминирования ( Fisher, 1931 , Wright, 1931).). Когда влияние гетерозиготной потери функции на физическую форму выше, чем скорость генетического дрейфа, эти аллели отбраковываются в популяции. Это приводит к тому, что гомозиготы по этому аллелю встречаются крайне редко, и отбор происходит почти полностью через гетерозиготы. Мы обнаружили, что селекция против гетерозиготных нокаутов человеческих генов, ортологичных по отношению к летальным гомозиготным нокаутам у мышей, такова, что она остается высокой на дородовой стадии и снижается впоследствии, будучи наименьшей для нокаутов, жизнеспособных у мышей или людей ( рис. 3В). Это наблюдение и общепризнанный вклад кровного родства в раннюю смертность в человеческих популяциях дополнительно указывают на роль родительского генотипа в селекции против вредных аллелей во время развития.

Снижение летальности во время развития согласуется с уменьшением количества важных генов, которые экспрессируются впервые во время развития ( рис. S3 B). Таким образом, оказывается, что повреждающие аллели начинают вызывать вредные изменения, приводящие к летальности, когда они впервые экспрессируются. Действительно, мы рассчитали коэффициенты отбора для генов, экспрессируемых впервые на каждой стадии развития, и обнаружили, что коэффициенты выше на ранних стадиях, а затем уменьшаются ( рис. 3 C). Когда гены, экспрессируемые во время эмбрионального развития, были кластеризованы, основные кластеры соответствовали генам, впервые экспрессированным очень рано во время эмбриогенеза и в середине беременности ( рис. S3 C).

Как и в случае смертности при нокауте гомозиготных генов у мышей ( рис. 3А), смертность в раннем возрасте является самой высокой на внутриутробном этапе у людей ( рис. 3 D), причем врожденные пороки развития являются основной причиной ( рис. 1 C и S1).А). Также хорошо известно, что смертность в раннем возрасте связана с анеуплоидией и другими хромосомными аномалиями. Полезно понять, каков относительный вклад хромосомных аномалий и генотипа в смертность в раннем возрасте. Хотя их нельзя полностью разделить (например, генотип может влиять на скорость анеуплоидии), вклад родительских генотипов в генотип потомства фиксирован при зачатии и не изменяется с возрастом, в то время как хромосомные отклонения, как ожидается, будут увеличиваться с возрастом матери. Действительно, мы обнаружили, что материнский возраст коррелирует с увеличением частоты самопроизвольных абортов ( рис. 3 E), а доля абортов с аномальным кариотипированием также увеличивается с возрастом ( рис. 3 F) (первичные данные из Hassold and Chiu, 1985 ). На аномальные кариотипы приходится до 75% самопроизвольных абортов у пожилых матерей, но только у 35% у молодых матерей. Эти данные свидетельствуют о том, что значительная часть смертности в раннем возрасте не связана с хромосомными аномалиями или другими факторами, зависящими от возраста матери, что дополнительно указывает на существенную роль повреждающих мутаций. Однако следует отметить, что, используя эти данные, мы не можем определить точный вклад каждого фактора или провести различие между материнским и отцовским эффектами, поскольку возраст матери и отца коррелирует.

Чтобы исследовать паттерны передачи родительских повреждающих мутаций потомству, мы рассмотрели передачу сверхредких генных мутаций в семьях по крайней мере с двумя детьми, среди которых один страдает аутизмом, а другой - нет ( Iossifov et al., 2015 ). Аналогичный подход на том же наборе данных мы применили для анализа передачи мутаций, повышающих смертность в раннем возрасте. Этот анализ указал на усиление передачи повреждающих мутаций (по сравнению с мутациями родителей), особенно мутаций в основных и длинных генах, аутичным детям, что является известным эффектом ( Iossifov et al., 2015 ), но также и возможной недостаточной передачей некоторых родительских ультраредких мутаций здоровым братьям и сестрам ( таблица 1 ).

Таблица 1 . Передача родительских мутаций детям-аутистам и их здоровым братьям и сестрам

гены	Брату	Не брату	Аутичному ребенку	Не аутичному ребенку	Коэффициент вероятности	Точный тест Фишера p Значение недопередачи брату и сестре
Все гены	10004	9592	10118	9484	-	-
Гены от мамы	767	+823	843	747	0,92	0.03
Длинные гены	+746	811	+839	718	0,90	0.02
Основные гены	114	144	138	120	0,84	0.03

Таблица показывает передачу сверхредких разрушающих генных мутаций в указанных типах генов в семьях по крайней мере с двумя детьми, один из которых подвержен аутизму, а другой - нет. Ранее сообщенные данные ( Iossifov et al., 2015 ) использовались для оценки передачи мутаций.

Таким образом, жизнеспособные потомки наследуют родительские повреждающие мутации неравномерно из-за ранней потери эмбрионов с высоко повреждающими мутациями или их комбинациями. У потомства повышается риск смерти после того, как гены, несущие эти мутации, впервые экспрессируются. Это способствует высокой смертности в раннем возрасте, которая уменьшается по мере развития организмов. В свою очередь, данные показывают, что общая смертность представляет собой сумму изначально высокой и снижающейся смертности в результате развития и изначально низкой и увеличивающейся смертности из-за накопления вредных изменений ( Рисунок 4А). Только последнее представляет старение, подтверждая идею, что вредные изменения лучше всего отражают процесс старения, в противоположность смертности. Также ясно, что самый низкий уровень смертности является является результатом сложения этих двух независимых паттернов смертности и поэтому не имеет особого значения или отношения к началу старения.

старение 5

Загрузить: Загрузить изображение в высоком разрешении (137KB)

Загрузить: Загрузить полноразмерное изображение

Рисунок 4 . Моделирование начала старения и раннего отбора

(A) Разложение смертности на смертность, связанную со старением и смертность раннего возраста. Возрастное накопление вредных изменений начинается во время раннего развития и продолжается в течение всей жизни для всех организмов в популяции. Эта модель отражает смертность, связанную со старением, и указывает на то, что начало этого процесса - ранняя жизнь. Напротив, смертность в раннем возрасте является результатом отбора против повреждающих мутаций, происходящих от родителей, мутаций de novo , ошибок развития и хромосомных аномалий. Отбор в раннем возрасте помогает вычистить наиболее вредные комбинации родительских аллелей из популяции.

(B) Удаление вредных мутаций, сохранившихся в популяции путем отбора в раннем возрасте. Распределение родительских повреждающих мутаций в зиготах представлено распределением Пуассона. Потомки с наиболее вредными комбинациями родительских вариантов преимущественно умирают в молодости (оранжевый). Более высокая мутационная нагрузка в человеческой популяции благодаря ослабленному отбору может увеличить вклад смертности в раннем возрасте в устранение вредных мутаций (зеленый).

Обсуждение

Наши данные свидетельствуют о том, что высокая смертность в раннем возрасте не связана ни с предполагаемой предшествующей старению стадией, ни с самим старением, даже если она может быть вызвана заболеваниями, часто связанными со старостью, такими как рак или болезнь сердца. Мы обнаружили, что паттерн смертности в раннем возрасте отличается и по существу противоположен смертности от патологических вредных молекулярных изменений, связанных с процессом старения, которые по существу оцениваются такими биомаркерами старения, как число соматических мутаций и часы метилирования ДНК. Эти биомаркеры начинают меняться уже на ранних этапах развития и продолжают на протяжении всей жизни. Несоответствие между смертностью от всех причин (высокая в раннем возрасте, минимальная в возрасте 9 лет и возрастающая впоследствии) и вредными молекулярными изменениями (накапливающимися в течение жизни), а также данные, указывающие на роль родительского генотипа, позволяют разделить общую картину смертности на два процесса (Рисунок 4 А). Один, представленный связанными с возрастом вредными молекулярными изменениями, соответствует процессу старения, а другой, представленный повреждающими мутациями, хромосомными аномалиями и случайными сбоями, соответствует эволюционной смертности (смертности раннего возраста). Другими словами, старение и развитие являются различными процессами, которые начинаются в раннем возрасте и в большинстве случаев продолжаются одновременно, а смертность в раннем возрасте отчасти обусловлена отрицательным отбором против родительских вредных аллелей. Разделение смертности на две разные модели примерно соотносится с трехкомпонентной моделью смертности животных с конкурирующими рисками, которая состоит из уменьшающейся опасности для незрелых животных, постоянной опасности для зрелых животных и опасности Гомперца для стареющих ( Siler, 1979 ).

Природа старения ранее более всего связывалась с увеличением вероятности смерти. Тем не менее, наша работа поддерживает модель старения, которая определяется постоянным накоплением вредных изменений. Хотя и то, и другое можно использовать для отслеживания старения во взрослой жизни, смертность не показывает прогрессирования старения на раннем жизненном этапе ( Рисунок 1 ); она также дает сбой для многих организмов, демонстрирующих неизменную или сниженную смертность с возрастом на протяжении всей жизни ( Jones et al., 2014 ). Мы предполагаем, что в некоторых случаях уровень смертности является неточным биомаркером старения, тогда как старение всегда может быть представлено ростом суммы вредных изменений – делетериома (вредеома) ( Гладышев, 2016 ).

Вопрос о том, что определяет смертность в раннем возрасте, широко обсуждался. Некоторые исследователи предположили, что этот период представляет собой феномен онтогенесценции, то есть онтогенеза в сочетании со старением ( Levitis, 2011 ). Наблюдаемое снижение смертности в раннем возрасте может быть вызвано адаптацией к окружающей среде, устранением слабейших особей или переходным периодом времени, то есть вступлением в действие программ экспрессии, которые в результате сбоя могут привести к смерти ( Levitis, 2011 ). Было смоделировано, что небольшая популяция с высокой начальной смертностью (из-за врожденных дефектов), которая исчезает к определенному возрасту, приведет к снижению смертности в раннем возрасте ( Avraam et al., 2013 ).

Ясно, что эффекты аллелей многочисленных генов способствуют распространенным возрастным заболеваниям и в совокупности приводят к клиническому фенотипу в позднем возрасте ( Ji et al., 2008 ). Точно так же ожидается, что многие аллели будут вносить вклад в бремя мутаций, приводящее к ранней смертности. Действительно, человеческие геномы несут сотни миссенс-мутаций, гетерозиготных нарушений генов и даже гомозиготных нулевых вариантов ( Xue et al., 2012 ). У их потомков ситуация усугубляется добавлением мутаций de novo ; в среднем, 70 мутаций на человека добавляются к генетическому пулу за одно поколение ( Jónsson et al., 2017). Почему тогда население не ухудшается? Похоже, что это отчасти связано с отбором против сочетаний повреждающих мутаций (большинство из которых наследуются, а не de novo ), что в первую очередь происходит в молодости. По примерным оценкам, из 70 мутаций, 7 приходятся на функциональную часть генома (10% генома), из них 3 являются вредными (40% мутаций, приходящихся на функциональную части генома) ( Graur, 2017 ). Чтобы поддерживать баланс перед лицом мутаций de novo , отбор должен быть сильным. Это подтверждается непосредственным наблюдением очищающего отбора у людей на основе анализа гетерозиготных вариантов генов, кодирующих поврежденный белок ( Sohail et al., 2017). Тем не менее, подавляющее большинство взрослых в современном обществе в настоящее время могут оставить потомство, что согласуется с существенным вкладом отбора в раннем возрасте ( Рисунок 4 A). Действительно, для людей характерна высокая смертность на ранних этапах жизни, например, частота неудачных имплантаций составляет около 70% для эмбрионов во время экстракорпорального оплодотворения ( Rubio et al., 2012 ), а коэффициент рождаемости у женщин моложе 35 лет, согласно оценкам, составляет 26% при экстракорпоральном оплодотворении с переносом одного эмбриона ( Silber et al., 2017 ), а частота выкидышей для всех диагностированных беременностей, исключая преднамеренные аборты, достигает ∼20% ( Lang and Nuevo-Chiquero, 2012 ) ,

Подобно людям, мыши характеризуются высокой перинатальной смертностью ( Weber et al., 2007). Время смерти нокаутных мышей позволяет предположить, что смертность из-за нулевых мутаций резко падает в молодости, что напоминает паттерны человеческой смертности. Это снижение смертности соответствует генам с более слабым отбором (на основе коэффициентов отбора ортологов человека). Паттерны смертности в раннем возрасте, которые мы исследовали на мышах, были вызваны разрушением одного гена в гомозиготном состоянии. Однако есть все основания полагать, что его можно распространить не только на кровное родство и гетерозиготное состояние (гаплоиндуцированность), но и на сложные комбинации родительских аллелей. Мы обнаружили, что смертность от нокаутов генов у мышей была самой высокой в ранней и средней беременности. Этот период соответствует быстрому росту клеток и включает стадию, которая определяет план тела у позвоночных. Он характеризуется уменьшенным числом стадиоспецифичных генов из-за экспрессии многих временных плейотропных генов, которые многократно экспрессируются на других эмбриональных стадиях. Эти гены часто многофункциональны, участвуют в формировании анатомического паттерна, необходимы для нормального развития, имеют множественные взаимосвязи и подвержены запутанной регуляции (Ху и др., 2017 ).

Вредные аллели также остаются под очищающим отбором после эмбриогенеза. Отбор по гетерозиготным вариантам кодирующим усеченный белок сильнее в перинатальном периоде и детстве, чем во взрослом возрасте ( Cassa et al., 2017 ). Тем не менее, отрицательный отбор, связанный с ранней смертностью, может исключить аллели с последствиями в пожилом возрасте. Действительно, известно, что некоторые аллели влияют на жизнеспособность, особенно у пожилых людей ( Mostafavi et al., 2017 ). Например, относительно распространенная аллель APOE ε2 связана с перинатальной смертью, тогда как аллель APOE ε4 является защитной; тем не менее, последний вариант увеличивает риск болезни Альцгеймера в более позднем возрасте, проявляя плейотропию ( Becher et al., 2006 , Becher et al., 2008 ,Мостафави и др., 2017 ). Тем не менее, многие вредные аллели могут поставить под угрозу жизнеспособность независимо от возраста. Поддерживая раннюю летальность, эти аллели увеличивают шансы родителей оставить жизнеспособное потомство. Это согласуется с анализом семей с аутичными детьми, который указывает на возможную недостаточную передачу вредных мутаций здоровым братьям и сестрам и на чрезмерную передачу этих мутаций аутичным детям, что позволяет предположить, что на риск аутизма и, возможно, многих других нарушений развития влияет неравная передача повреждающих мутаций потомству ( Iossifov et al., 2015 ).

Недавние исследования подтверждают идею о том, что отрицательный отбор против вредных аллелей является синергетическим ( Sohail et al., 2017 ). В популяциях с ослабленным отбором, как во многих развитых странах сегодня, рождение нежизнеспособных детей может стать более частым. Хотя отбор с синергетическим эпистазом может уничтожить организмы с повреждающими мутациями, модель отбора по развитию, которую мы взяли за основу, может играть все более важную роль по мере того, как человеческая популяция приобретает новые мутации ( рис. 4B). В конечном счете, этот ранний отбор подчеркивает преимущества полового размножения, очищающего население от наиболее вредных мутаций на очень раннем этапе развития ( Levitis et al., 2017 ) ( Рисунок 4 B).

Понимание природы смертности в раннем возрасте и оценка связанных с возрастом вредных изменений, которые составляют основу старения, рисуют картину, в которой старение человека начинается в раннем возрасте, близко ко времени, когда начинается развитие организма. Первоначально оно проходит незамеченным в тени высокой смертности в раннем возрасте и становится важным фактором только после 9 лет, но задолго до начала размножения. Впоследствии оно становится доминирующим фактором человеческой смертности.

Ограничения исследования

Остается несколько важных вопросов. Во-первых, отбор в человеческой популяции, помимо периода развития, включает репродуктивный период. Хотя большинство взрослых в настоящее время рожают детей в возрасте до 45 лет, плодовитость может включать в себя более тонкие эффекты, связанные с задержкой времени размножения и рождением меньшего количества детей. На данный момент точный вклад этих факторов трудно рассчитать, что требует дальнейшего анализа. Во-вторых, сама смертность в раннем возрасте включает в себя несколько факторов: повреждающие мутации, ошибки развития, случайные неудачи, анеуплоидию и другие факторы. Опять же, их вклад трудно оценить, и эти факторы также могут быть взаимозависимыми. Третий, связь между концепцией накопления вредных изменений, которая указывает на начало старения в очень раннем возрасте, и эволюционной концепцией старения, которая указывает на начало старения после начала репродукции, требует дальнейшего рассмотрения. В-четвертых, будет важно определить точные сроки начала старения в раннем возрасте, т. е. в момент зачатия, гаструляции, эмбриофетального перехода (Запад и др., 2017) или другие моменты времени? Наконец, и, возможно, самое главное, ученые могут просто иметь в виду разные вещи, когда думают о старении. Некоторые думают, что старение - это период снижения приспособленности или увеличения смертности с возрастом, некоторые рассматривают старение как период, когда сила естественного отбора начинает уменьшаться или когда организм достигает репродуктивного возраста, а некоторые, как мы, определяют старение как накопление связанных с возрастом вредных изменений, составляющих делетериом. Также принято думать о старении просто как о начале сенесценции, когда накопленный ущерб начинает преобладать над процессами развития. Наше исследование ставит вопрос о необходимости уточнения определения старения. Хотя могут сохраняться различия во мнениях относительно того, что есть старение, мы надеемся, что наша работа позволит конструктивно обсудить и провести дальнейший количественный анализ этого процесса, что в конечном итоге может помочь в разработке более эффективных подходов к отслеживанию и манипулированию старением.

СТАР Методы ★

Таблица ключевых ресурсов

РЕАГЕНТ или РЕСУРС	ИСТОЧНИК	ИДЕНТИФИКАТОР
Депонированные данные
Смертность от всех причин	База данных о смертности людей	https://www.mortality.org
Смертность от конкретных причин	CDC Wonder	https://wonder.cdc.gov
Заболеваемость раком	SEER 9	https://seer.cancer.gov
Рак мутации	ICGC	https://dcc.icgc.org
Офисные посещения	NAMCS	https://www.cdc.gov/nchs/ahcd/index.htm
Часы метилирования человека	Хорват, 2013	N / A
Часы метилирования мыши	Стаббс и др., 2017	N / A
Нокаутирующая мышь	IMPC	https://www.mousephenotype.org
Коэффициенты выбора	Касса и др., 2017	http://genetics.bwh.harvard.edu/genescores/
Начало экспрессии генов	Вебер и др., 2007	N / A
Частота самопроизвольных абортов и процент ненормально кариотипированных абортов	Хассольд и Чиу, 1985	N / A
Генные варианты в семьях с аутичными детьми	Коллекция Simons Simplex ( Иоссифов и др., 2015 )	N / A
Программное обеспечение и алгоритмы
Анализ обогащения генной установки	ClueGo	http://apps.cytoscape.org/apps/cluego )
Маркировка генного кластера	AutoAnnotate	http://apps.cytoscape.org/apps/autoannotate

Ведущий контакт и доступность материалов

Это исследование не генерирует новые уникальные реагенты. Дополнительная информация и запросы ресурсов должны быть направлены и будут выполняться ведущим контактным Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. Вадимом Гладышевым ( Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. ).

Экспериментальная модель и детали объекта смертность

Коэффициенты смертности от конкретных причин в 1-летних возрастных диапазонах были получены из базы данных о человеческой смертности и объединены для 19 стран с очень низкой детской смертностью и низкой взрослой смертностью по сравнению с другими странами за 1999-2015 годы ( Milne, 2006).). Данные о смертности от конкретных причин за период с 1999 по 2013 год мы получили из Национального центра статистики здравоохранения Центра по контролю и профилактике заболеваний (CDC) (основные причины смерти за 1999–2013 годы, в онлайн-базе данных CDC WONDER, выпущенной в 2015 году, данные по множественным причинам смертности за 2013). Эти данные были проанализированы в годичных полосах. Данные перинатальной смертности с 2007 по 2014 год также были получены из CDC. Возрастной коэффициент смертности был представлен суммарным коэффициентом смертности в базе данных CDC Wonder: число смертей людей в каждой возрастной группе, поделенное на общее число людей этой группы в США в 2000 году, умноженное на 100 000.

Заболеваемость раком

Показатели заболеваемости раком в США с 2000 по 2014 год в возрастных диапазонах 1 год были получены из программы «Эпиднадзор, эпидемиология и конечные результаты» (SEER); данные были получены от SEER 9, которая охватывает все виды рака, диагностированные в Атланте, Коннектикуте, Детройте, Гавайях, Айове, Нью-Мексико, Сан-Франциско-Окленде, Сиэтл-Пьюджет-Саунд и Юте.

Данные об обращениях к врачам

Мы получили количество визитов к врачу в США в 2014 году из Национального амбулаторного медицинского обследования (NAMCS) в CDC WONDER. Они включали номера всех посещений, посещений, связанных с профилактической помощью и посещений, связанных с травмами.

Мутации при раке

Мы использовали общедоступные данные о соматических мутациях всего генома для больных раком разного возраста из портала данных Международного консорциума по геному рака (ICGC) ( https://dcc.icgc.org ) ( Zhang et al., 2011 ), который содержит данные по опухолям из многочисленных исследовательских проектов по всему миру, включая даннные по более чем 50 видам рака. Соматические мутации в наборах данных были идентифицированы на основе сравнения всех мутаций, присутствующих в опухолях, с мутациями из здоровой ткани того же человека.

Для анализа данных адекватной статистической мощности мы отобрали данные о типах рака с высоким возрастным охватом в период от рождения до 20 лет. К ним относятся распространенные раковые заболевания у детей, такие как рак головного мозга у детей (медуллобластома и пилоцитарная астроцитома), злокачественная лимфома и рак мягких тканей (лейомиосаркома и саркома Юинга). Как и ожидалось, возрастное распределение отдельных образцов по различным типам рака имеет пик в детстве.

Образцы всего генома из разных проектов были сгруппированы по типам рака, и в каждой группе для каждого образца было рассчитано количество соматических мутаций. Мы разделили возрастной диапазон на 2-летние полосы, чтобы получить достаточный размер выборки в каждом возрастном интервале. Затем мы отфильтровали выбросы, удалив образцы с таким количеством мутаций, что среднее расстояние между этим числом и всеми другими числами мутаций для того же окна возраста будет больше, чем значение обратной кумулятивной функции распределения 0,9 для нормального распределения, аппроксимирующего распределение средних расстояний между каждым числом мутаций и всеми другими числами мутаций в одном и том же возрастном окне.

Детали метода

Изменения метилирования ДНК

Поведение средневзвешенного метилирования ДНК (WAM) с возрастом анализировали на людях и мышах. Для людей мы вычислили WAM, взяв уровни метилирования ДНК на сайтах CpG, представляющих мультитканевые часы человека ДНКМ ( Horvath, 2013 ). Данные из 3211 образцов были взяты из Horvath (2013) . Для мышей WAM рассчитывали с использованием сайтов CpG мультитканевых ДНК-часов мышей ( Stubbs et al., 2017 ) на основе 62 образцов, представленных в этом исследовании.

Летальность нокаута гена и коэффициенты отбора

Мы отобрали гены, нокаут которых в гомозиготном состоянии был связан с аномальной выживаемостью, и проанализировали их распределение по жизненным стадиям. Мы получили приблизительное время летального исхода для нокаутированных мышей от Dickinson et al. (2016) , где были определены 6 окон летальности для 242 линий мышей на основе фенотипа от Международного консорциума по фенотипированию мышей (IMPC, https://www.mousephenotype.org ) ( Koscielny et al., 2014 ). Мы объединили окна с небольшим количеством линий со смежными окнами. Поскольку окна имели различную продолжительность, для сравнения периодов развития мы нормализовали количество летальных генных нокаутов в каждом окне по длине окна.

Для каждого этапа мы проводили анализ обогащения генного набора с использованием инструмента ClueGO в Cytoscape ( Bindea et al., 2009 ) ( http://apps.cytoscape.org/apps/cluego ). В код ClueGO не было внесено никаких изменений. Мы объединили и сгруппировали похожие и связанные термины GO, а затем пометили кластеры с помощью инструмента AutoAnnotate ( Kucera et al., 2016 ) в Cytoscape ( http://apps.cytoscape.org/apps/autoannotate ).

Передача родительских мутаций аутичным детям и их здоровым братьям и сестрам

Этот анализ основан на оценке ультра-редких генно-разрушающих мутаций в коллекции Simons Simplex ( Iossifov et al., 2015 ).

Количественный и статистический анализ

Оценка количества возрастных мутаций

Медианное измерение показало лучшие результаты, чем среднее, более подверженное влиянию выбросов и лучшие, чем аппроксимация распределения числа мутаций по распределению Пуассона. В частности, для некоторых окон распределение Пуассона не может аппроксимировать число мутаций, а положение пика Пуассона не определяется. Чтобы вычислить ошибки числа мутаций в каждом окне возраста, мы провели начальную загрузку со случайными выборками с заменой трех образцов из доступного пула образцов и вычислили стандартное отклонение медианы чисел мутаций во взятых образцах.

Корреляция между числом мутаций и уровнем смертности

Корреляцию между смертностью и числом мутаций оценивали путем расчета доли вариации смертности, объясняемой мутациями, то есть вычислением R² . Поскольку ожидалось, что накопление мутаций будет коррелировать со смертностью во взрослом возрасте, но мы наблюдали противоположные тенденции в уровне смертности и изменении мутационной нагрузки до 9 лет, мы рассчитали R² как для всего возрастного диапазона, так и для возрастов до 18 лет (двойной интервал снижения смертности).

Анализ генного обогащения для мышиных гомозиготных нокаутов

Набор всех нокаутов, проверенных на жизнеспособность, был установлен в качестве эталона. Мы использовали правосторонний гипергеометрический тест с отсечением значения р 0,05 и поправкой Бонферрони.

Мы рассчитали распределение гетерозиготных коэффициентов отбора по отношению к аллелям кодирующим усеченный белок в генах человека, ортологичных летальным нокаутам на каждой стадии, используя коэффициенты отбора из Cassa et al. (2017) . В качестве контроля мы использовали коэффициенты отбора из списка человеческих ортологов жизнеспособных нокаутов мыши, который был взят из IMPC. Вторым контролем были гены человека, толерантные к мутациям потери функции ( Saleheen et al., 2017 ). Интересно, что почти все ортологи генов летальных нокаутов мыши были среди генов, которые не переносят мутаций потери функции ( Lek et al., 2016 ). Это свидетельствует о высокой сохранности летальных нокаутов между мышами и людьми.

Если нумеровать группы генных нокаутов слева направо на рисунке 3B, то коэффициенты отбора для первой группы будут ниже, чем для второй группы (значение p-критерия t-критерия слева <0,04). От второй группы к последней корреляция между коэффициентами отбора и номером группы была отрицательной и значимой (коэффициент корреляции -0,09, значение p Кендалла = 8e-6). Коэффициенты отбора для всех групп летальных нокаутов были значительно выше, чем у ортологов жизнеспособных нокаутов у мышей, и выше, чем у жизнеспособных нокаутов у человека (значение p для критерия Уилкоксона, обозначенного справа, <0,05 для всех сравнений).

Начало экспрессии генов

Анализ сроков экспрессии генов был основан на предыдущем наборе данных ( Weber et al., 2007 ). Мы кластеризовали гены, экспрессирующиеся в раннем развитии путем иерархической кластеризации. Начало экспрессии для каждого гена было установлено как стадия, когда экспрессия превышала четверть максимальной экспрессии в эмбриональном периоде. Достоверность различий между коэффициентами отбора генов с началом экспрессии на разных стадиях была рассчитана с помощью критерия суммы рангов Уилкоксона.

Сравнение передачи вредных мутаций здоровым и пораженным детям

Количество переданных ультра-редких мутаций с разрушенными генами рассчитывали для каждой категории генов, нормированных на общее количество переданных мутаций в каждой категории. Значимость снижения передачи здоровым братьям и сестрам была оценена с помощью двустороннего точного критерия Фишера (значение р <0,05 для основных, длинных и материнских генов).

Доступность данных и кода

В этом исследовании не было сгенерировано ни одного уникального набора данных или кода.

Благодарности

Мы благодарим Анну Фергюсон-Смит, Даниэля Промислоу, Шамиля Суняева, Александра Гимелбранта и членов лаборатории Гладышева за стимулирующие дискуссии и Стива Хорвата за данные метилирования ДНК человека. Эта работа была поддержана грантами NIH AG047745 , AG021518 , AG047200 и CA080946 и грантом Российской Федерации 14.W03.31.0012 .

Вклад автора

Концептуализация, VNG, SED и EDK; Методология и формальный анализ, EDK и DIP; Расследование, VNG, SED, DIP и EDK; Написание - Оригинальный черновик, EDK и VNG; Написание - обзор и редактирование, SED и DIP; Наблюдение, ВНГ и САС; Финансирование Приобретение, VNG и SED