<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">geroprob</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Проблемы геронауки</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Problems of Geroscience</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2949-4745</issn><issn pub-type="epub">2949-4753</issn><publisher><publisher-name>АНО «ОСО ИТЕМ»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.37586/2949-4745-3-2024-121-130</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">geroprob-64</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>Оригинальное исследование</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>Original Studies</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Универсальные маркеры клеточного и репликативного старения</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Universal Markers of Cellular and Replicative Senescence</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4188-1898</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Арбатский</surname><given-names>М. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Arbatskiy</surname><given-names>M. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Арбатский Михаил Спартакович, канд. экон. наук, заведующий лабораторией искусственного интеллекта и биоинформатики</p><p>Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Arbatskiy Mikhail S., MD, PhD, Head of the Laboratory of Artificial Intelligence and Bioinformatics</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">algenubi81@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0008-6274-5602</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Баландин</surname><given-names>Д. Е.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Balandin</surname><given-names>D. E.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Баландин Дмитрий Евгеньевич, лаборант, лаборатория биоинформатики и искусственного интеллекта, Институт изучения старения</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Balandin Dmitry E., lab technician, Laboratory of Artificial Intelligence and Bioinformatics</p><p>Moscow</p></bio><email xlink:type="simple">d.balandin01@yandex.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России (Пироговский Университет), ОСП «Российский геронтологический научно-клинический центр»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Russian Gerontology Research and Clinical Centre, Pirogov Russian National Research Medical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2024</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>30</day><month>09</month><year>2024</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3</issue><fpage>121</fpage><lpage>130</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Арбатский М.С., Баландин Д.Е., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Арбатский М.С., Баландин Д.Е.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Arbatskiy M.S., Balandin D.E.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.geronauka.com/jour/article/view/64">https://www.geronauka.com/jour/article/view/64</self-uri><abstract><sec><title>ОБОСНОВАНИЕ</title><p>ОБОСНОВАНИЕ. Исследование клеточного и репликативного старения важно для биологии и медицины, особенно в свете роста доли пожилого населения. Понимание механизмов этих типов старения может помочь в разработке стратегий для продления активного долголетия. Сравнение этих процессов выявляет общие и уникальные молекулярные механизмы, что открывает новые подходы для диагностики и терапии возрастных заболеваний. Найденные маркеры старения могут способствовать персонализированной медицине, улучшая диагностику и лечение стареющих клеток. Таким образом, эти исследования значительно способствуют разработке методов борьбы с возрастными заболеваниями.</p></sec><sec><title>ЦЕЛЬ</title><p>ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ клеточного и репликативного старения для выявления общих механизмов старения. Цель — понять взаимосвязь этих процессов и их влияние на возрастные изменения. Задачи включают идентификацию аспектов старения, определение молекулярных маркеров для диагностики и мониторинга возрастных заболеваний. Результаты помогут в предотвращении и лечении возрастных заболеваний и улучшении здоровья населения.</p></sec><sec><title>МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ</title><p>МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Для анализа использовались публичные датасеты E-MTAB-4879 (клеточное старение) и GSE130727 (репликативное старение). Проверка качества осуществлялась с помощью программы FastQC. Удаление адаптеров с помощью последовательной обработки программами cutadapt 2.3 и Trimmomatic-0.38. Картирование с помощью программы bowtie2-2.4.0. Перепроверка результатов картирования с помощью алгоритма псевдовыравнивания kallisto-v0.45.0. Квантификация с помощью featureCounts. Нормализация RPKM (Read Per Kilobase per Million) (для усреднения общего числа прочтений, глубины покрытия и длины гена). Для поиска регулирующих микроРНК использовался онлайн-сервис mirnet.ca</p></sec><sec><title>РЕЗУЛЬТАТЫ</title><p>РЕЗУЛЬТАТЫ. Для групп генов, снизивших (7275) и повысивших (5059 генов) свой уровень экспрессии из датасетов E-MTAB-4879 и GSE130727 после фильтрации, были определены биологические процессы, в которых они участвуют. Для списков из 15 топ-генов для каждого приведена информация о его участии в процессе старения. Также для группы общих генов с высокой представленностью были определены функциональные группы по GO. В исследовании сравнили два датасета генов, связанных со старением, и обнаружили 7275 общих генов с пониженной экспрессией. Из них 1342 гена проявили значительное снижение экспрессии, среди которых выделяются процессы, связанные с сигнализацией G-белков, метаболизмом холестерина и цитокиновой сигнализацией. Некоторые гены влияют на старение через воспалительные реакции, контроль мембранного потенциала, нейродегенерацию и клеточную дифференцировку. Дополнительный анализ выявил 143 нкРНК, связанных со старением и онкогенезом. Среди 1673 генов, увеличивших свою экспрессию, выделяются группы, относящиеся к таким процессам, как биосинтез глицеролипидов, регуляция актиновых филаментов и заживление ран. Из них 194 нкРНК связаны с онкогенезом и остеогенезом.</p></sec><sec><title>ЗАКЛЮЧЕНИЕ</title><p>ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В заключении нашего исследования мы выявили ключевые различия и сходства между клеточным и репликативным старением, что позволяет глубже понять эти процессы и их роль в возрастных изменениях. Анализ показал, что общие молекулярные механизмы, такие как снижение экспрессии генов, связанных с сигнализацией G-белков и метаболизмом холестерина, оказывают значительное влияние на оба типа старения. Также установлены уникальные особенности, такие как различия в выражении определенных генов и нкРНК, что открывает возможности для развития персонализированных стратегий диагностики и терапии. Идентифицированные маркеры и механизмы могут способствовать не только диагностике, но и мониторингу возрастных изменений, что, в свою очередь, улучшает подходы к лечению возрастных заболеваний. Таким образом, наше исследование значительно продвигает развитие методов борьбы с возрастными заболеваниями, подчеркивая важность изучения общих и уникальных аспектов клеточного и репликативного старения.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The investigation into cellular and replicative aging is crucial for both biology and medicine, particularly in light of the increasing percentage of the older population. Gaining a deeper understanding of the mechanisms of these forms of aging can help develop strategies aimed at prolonging active longevity. By comparing the processes of cellular and replicative aging, researchers can reveal both common and distinct molecular mechanisms, thus opening innovative approaches for diagnosing and treating age-related diseases. The identified aging markers can contribute to personalized medicine, improving the diagnosis and treatment of aging cells. Thus, these studies enhance developing methods for combating age-related diseases.</p><sec><title>AIM</title><p>AIM. The study aims to analyze cellular and replicative aging in order to identify common mechanisms underlying the aging process. The goal is to understand the relationship between these processes and their influence on age-related changes. Specific objectives include identifying aspects of aging and identifying molecular markers that can be used for the diagnosis and monitoring of age-related disorders. The findings from this study will contribute to the prevention and management of age-related conditions, thereby improving overall population health.</p></sec><sec><title>MATERIALS AND METHODS</title><p>MATERIALS AND METHODS. The public datasets E-MTAB-4879 (cellular senescence) and GSE130727 (replicative senescence) were analysed. Quality control was carried out using the FastQC program. Adapter removal was performed by sequencing using the cutadapt 2.3 and Trimmomatic-0.38 programs. Mapping was done using the bowtie2-2.4.0 program. Re-verification of the mapping results was performed using the kallisto-v0.45.0 pseudo-alignment algorithm. Quantification was done using featureCounts. RPKM (Read Per Kilobase per Million) normalization was applied (to the average total reads, coverage depth, and gene length). The mirnet.ca online service was used to search for regulatory miRNAs.</p></sec><sec><title>RESULTS</title><p>RESULTS. For groups of genes that showed decreased (7,275) and increased (5,059) expression levels in the E-MTAB-4879 and GSE130727 datasets after filtering, we identified the biological processes they are involved in. For lists of the top 15 genes, we provided information on their role in the aging process. Additionally, for a group of commonly expressed genes, functional groups were determined using GO. The study compared two aging-related gene datasets and identified a total of 7,275 genes with decreased expression. Of these, 1,342 showed significant decreases in expression, with processes related to G-protein signaling, cholesterol metabolism, and cytokine signaling standing out. Some genes affect aging through inflammatory responses, membrane potential control, neurodegeneration, and cell differentiation. Further analyses identified 143 non-coding RNAs associated with aging and cancer. In a separate group, 1,673 genes exhibited increased expression, involving processes such as glycerolipid biosynthesis and actin filament regulation, as well as wound healing. Among these, 194 non-coding RNAs were linked to oncogenesis and osteogenesis.</p></sec><sec><title>CONCLUSION</title><p>CONCLUSION. In conclusion, our study has identified key differences and similarities between cellular and replicative aging. This has allowed us to gain a deeper understanding of these aging processes and their roles in age-related changes. The analysis revealed that common molecular mechanisms such as decreased gene expression related to G-protein signaling and cholesterol metabolism significantly influence both forms of aging. Additionally, unique features have been identified, including differences in gene and non-coding RNA expression, which opens up possibilities for the development of personalized diagnostic and treatment strategies. These identified markers and mechanisms have the potential to contribute not only to diagnosis but also to monitoring of age-related changes and improving approaches to age-associated disease treatment. Therefore, our research significantly contributes to the development of techniques to combat age-associated illnesses by emphasizing the significance of investigating both the common and distinctive features of cellular and replicative aging processes.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>клеточное старение</kwd><kwd>репликативное старение</kwd><kwd>биомаркеры старения</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>cellular aging</kwd><kwd>replicative aging</kwd><kwd>biomarkers of aging</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Casella G., Munk R., Kim K.M., Piao Y, De S., Abdelmohsen K., Gorospe M. Transcriptome signature of cellular senescence. Nucleic Acids Res. 2019 Aug 22;47(14):7294-7305. doi: 10.1093/nar/gkz555. Erratum in: Nucleic Acids Res. 2019 Dec 2;47(21):11476. doi: 10.1093/nar/gkz879</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Casella G., Munk R., Kim K.M., Piao Y, De S., Abdelmohsen K., Gorospe M. Transcriptome signature of cellular senescence. Nucleic Acids Res. 2019 Aug 22;47(14):7294-7305. doi: 10.1093/nar/gkz555. Erratum in: Nucleic Acids Res. 2019 Dec 2;47(21):11476. doi: 10.1093/nar/gkz879</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Peffers M.J., Liu X., Clegg P.D. Age-related changes in mesenchymal stem cells identified using a multi-omics approach. Eur Cell Mater. 2016;30:136-159</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Peffers M.J., Liu X., Clegg P.D. Age-related changes in mesenchymal stem cells identified using a multi-omics approach. Eur Cell Mater. 2016;30:136-159</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Olivieri F., Rippo M.R., Procopio A.D., Fazioli R. MicroRNAs linking inflamm-aging, cellular senescence, and cancer. Ageing Res Rev. 2013 Dec;12(4):1056-1068</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Olivieri F., Rippo M.R., Procopio A.D., Fazioli R. MicroRNAs linking inflamm-aging, cellular senescence, and cancer. Ageing Res Rev. 2013 Dec;12(4):1056-1068</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zalewski D.P., Pawlak A., Damasiewicz-Bodzek A., et al. Dysregulations of MicroRNA and Gene Expression in Chronic Venous Disease. J Clin Med. 2020 May;9(5):1251</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zalewski D.P., Pawlak A., Damasiewicz-Bodzek A., et al. Dysregulations of MicroRNA and Gene Expression in Chronic Venous Disease. J Clin Med. 2020 May;9(5):1251</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Xi X., Chu Y., Liu N., et al. Joint bioinformatics analysis of underlying potential functions of hsa-let-7b-5p and core genes in human glioma. J Transl Med. 2019 Apr 17;17(1):129. doi: 10.1186/ s12967-019-1882-7</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Xi X., Chu Y., Liu N., et al. Joint bioinformatics analysis of underlying potential functions of hsa-let-7b-5p and core genes in human glioma. J Transl Med. 2019 Apr 17;17(1):129. doi: 10.1186/ s12967-019-1882-7</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wu F., Mo Q., Wan X., Dan J., Hu H. NEAT1/hsa-mir-98-5p/ MAPK6 axis is involved in non-small-cell lung cancer development. J Cell Biochem. 2019 Mar;120(3):2836-2846. doi: 10.1002/jcb.26442</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wu F., Mo Q., Wan X., Dan J., Hu H. NEAT1/hsa-mir-98-5p/ MAPK6 axis is involved in non-small-cell lung cancer development. J Cell Biochem. 2019 Mar;120(3):2836-2846. doi: 10.1002/jcb.26442</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Zhu S., Peng W., Li X., et al. miR-1827 inhibits osteogenic differentiation by targeting IGF1 in MSMSCs. Sci Rep. 2017 Apr 7;7:46136. doi: 10.1038/srep46136</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zhu S., Peng W., Li X., et al. miR-1827 inhibits osteogenic differentiation by targeting IGF1 in MSMSCs. Sci Rep. 2017 Apr 7;7:46136. doi: 10.1038/srep46136</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
