Универсальные маркеры клеточного и репликативного старения

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.

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.

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

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.

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.

1. 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

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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

6. 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

7. 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