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Genetische Alterungssignatur über Gewebe hinweg, detailliert bei Mäusen

Genetische Alterungssignatur über Gewebe hinweg, detailliert bei Mäusen
  • Diese Studie konzentrierte sich auf Veränderungen der Genaktivität, die während des Alterns in verschiedenen Zelltypen und Geweben bei alternden Mäusen auftreten. 

  • Sie identifizierten altersabhängige Gene in 76 Zelltypen aus 23 Geweben und lieferten damit eine der umfassendsten molekularen Signaturen des Alterns.

Dieser Artikel wurde veröffentlicht am eLife Für die Presse: 

Forscher haben molekulare Signaturen des Alterungsprozesses bei Mäusen identifiziert und ihre Ergebnisse heute im Open-Access veröffentlicht eLife tagebuch.

Ihre Analysen liefern eine der umfassendsten Charakterisierungen der molekularen Signaturen des Alterns über verschiedene Zelltypen aus verschiedenen Geweben eines Säugetiers und werden künftige Studien zum Altern und verwandten Themen unterstützen.

Alterung führt zum Verfall wichtiger Organe und ist der Hauptrisikofaktor für viele Krankheiten, darunter Krebs, Herz-Kreislauf- und neurodegenerative Erkrankungen. Während frühere Studien verschiedene Merkmale des Alterungsprozesses hervorgehoben haben, bleiben die zugrunde liegenden molekularen und zellulären Mechanismen unklar.

Um ein besseres Verständnis dieser Mechanismen zu erlangen, hat das Tabula Muris Consortium den Einzelzell-Transkriptomdatensatz namens Tabula Muris Senis (TMS) erstellt. Das TMS enthält über 300.000 annotierte Zellen aus 23 Geweben und Organen männlicher und weiblicher Mäuse. „Diese Zellen wurden von Mäusen unterschiedlichen Alters gesammelt, was die Daten zu einer enormen Gelegenheit macht, die genetischen Grundlagen des Alterns in verschiedenen Geweben und Zelltypen zu untersuchen“, sagt Erstautor Martin Jinye Zhang, Postdoktorand in der Abteilung für Epidemiologie der Harvard University. Boston, USA.

Die ursprüngliche TMS-Studie* untersuchte hauptsächlich die zellzentrierten Auswirkungen des Alterns mit dem Ziel, Veränderungen in der Zusammensetzung von Zelltypen in verschiedenen Geweben zu charakterisieren. In der aktuellen genzentrierten Studie konzentrierten sich Zhang und Kollegen auf Veränderungen in der Genexpression, die während des Alterungsprozesses in verschiedenen Zelltypen auftreten.

Mithilfe der TMS-Daten identifizierten sie altersabhängige Gene in 76 Zelltypen aus 23 Geweben. Anschließend charakterisierten sie das Alterungsverhalten dieser Gene, die sowohl allen Zelltypen („global“) gemeinsam waren als auch für verschiedene Gewebezellen spezifisch waren.

„Wir haben herausgefunden, dass sich die zellzentrierten und genzentrierten Perspektiven der vorherigen und aktuellen Studien ergänzen, da sich die Genexpression innerhalb desselben Zelltyps während des Alterns ändern kann, selbst wenn sich die Zusammensetzung der Zellen im Gewebe im Laufe der Zeit nicht ändert.“ " erklärt Co-Senior-Autorin Angela Oliveira Pisco, stellvertretende Direktorin für Bioinformatik am Chan Zuckerberg Biohub, San Francisco, USA. „Die Identifizierung vieler gemeinsamer Alterungsgene legt nahe, dass es bei Mäusen ein koordiniertes globales Alterungsverhalten gibt.“

Anschließend nutzte das Team diese koordinierte Aktivität, um einen Einzelzell-Alterungsscore zu entwickeln, der auf den globalen Alterungsgenen basiert. Dieser neue hochauflösende Alterungsscore ergab, dass verschiedene Gewebezelltypen im selben Tier einen unterschiedlichen Alterungsstatus haben können, was Aufschluss über den unterschiedlichen Alterungsprozess verschiedener Zelltypen gibt.

„Zusammengenommen liefern unsere Ergebnisse eine Charakterisierung von Alterungsgenen in einem breiten Spektrum von Gewebezelltypen in der Maus“, schließt der leitende Autor James Zou, Assistenzprofessor für biomedizinische Datenwissenschaft an der Stanford University in Stanford, USA, und Chan Zuckerberg Biohub-Ermittler. „Diese Arbeit liefert nicht nur neue biologische Erkenntnisse über den Alterungsprozess, sondern dient auch als umfassende Referenz für Forscher, die in verwandten Bereichen arbeiten.“

Diese Studie wurde veröffentlicht in eLife im April 2021.



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