“水刊之王”Nature Communications真有“排面”！中南大学团队挖掘UKB数据库，超25万人数据，再夺C位！

文摘 2024-11-10 19:01 上海

有不少“野史”提及到“换血”可以延长寿命。

当然，这种野路子是否能延寿先不说，今天生信路分享的这篇文章，却可以利用血液中的代谢物来进行“衰老”的预测。伪科学当然不能信，那这篇发表在NC上的研究报道，则是实实在在的科学突破！

由中南大学团队，从英国生物银行（UKB）中选出 250,341 名入组人群，利用其外周血中的325种标志物，基于机器学习算法等，构建一个衰老评分。验证发现，该模型在预测短期死亡方面，准确率很高；同时，作者还计算出代谢组学衰老率，用来检测个性化衰老。本研究不仅能发表核心论文，而且具有显著的临床意义！为了方便小伙伴复现，下面我们一起看看本文的详细内容吧！

临床数据库挖掘，是典型的四两拨千斤。尽管本文中的UKB数据库尚未完全免费开放，但是基本是物有所值。当然，完全免费的NHANES、MIMIC等数据库也是可以备选的。不用肝实验，经费有限的人就快动手吧，省时省力才是高效！感兴趣的就快快复现吧，如果技术受限，欢迎找生信路助力分析哦！

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题目：来自英国生物样本库的250341个人的生物衰老代谢组学概况

杂志：Nature Communications

影响因子：IF=14.7

发表时间：2024年9月

公众号后台回复“888"领取文献，文献编号：241110

研究背景

组学技术推动了衰老研究，开发出多种生物衰老时钟。代谢组学可以综合内外因素，提供全身信息，对疾病预测具有潜力。本研究利用英国生物银行数据，探索代谢组学在生物衰老和相关疾病中的作用。

数据来源

英国生物银行中250341名个体的 NMR 代谢组学数据，以及 95,372 名个体的全基因组测序（WGS）数据。

研究思路

衰老相关生物标志物的识别：采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）Cox 比例风险模型，以全因死亡率为预测结果，从325种NMR生物标志物中识别出 54 种代表性衰老相关生物标志物。

全基因组关联研究（GWAS）和孟德尔随机化（MVMR）分析：对 325 种生物标志物进行 GWAS，计算成对遗传相关性，并进行MVMR分析，以探索生物标志物与衰老相关疾病之间的潜在因果关系。

代谢组学衰老评分和衰老率的构建：将54种衰老相关生物标志物进行线性组合构建代谢组学衰老评分，并通过纵向分析计算代谢组学衰老率。

研究结果

1.衰老相关代谢组学生物标志物与虚弱的关系

研究者深入分析衰老标志物与衰弱缺陷的联系，发现54个衰老标志物与多种衰弱缺陷之间有1112个显著的统计学关联。这一发现表明，这些代谢标志物或能作为未来抗衰老策略和疾病预防的新靶点。

2.NMR生物标志物与衰老相关疾病之间的候选因果关系

采用多变量孟德尔随机化技术，研究了325个NMR标志物与20种衰老疾病间的因果联系。分析揭示了439对显著的“标志物-疾病”关联，经Bonferroni校正后，14对结果依然显著，为代谢组学标志物影响疾病提供了新视角。

3.代谢组学衰老评分区分衰老相关疾病的早期发病患者

本研究分析了代谢组衰老评分对早期衰老相关疾病患者的区分能力。结果表明，早期发病者的评分高于对照组，暗示此评分能辅助识别生物学年龄较老的人群。

4.代谢组学衰老评分改善衰老相关疾病风险预测

作者进一步探讨了代谢组学衰老评分在预测19种衰老相关疾病风险中的应用。该评分在预测涉及代谢途径失调的疾病风险方面表现出色，并且在与心血管疾病和肾脏疾病相关的风险预测中表现尤为突出。

文章小结

该研究利用UKB数据库的大样本群体，根据其代谢组学数据进行衰老模型构建。PS：如果我们能在实验设计里用上这种评分，岂不是能更快锁定那些衰老加速的样本，早早地干预，早早地出成果？对数据挖掘感兴趣等等，这些思路设计都可以来找生信路实现哦！时间不等人，好思路别被抢占了~快来滴滴

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