Novi istraživački rad pod nazivom „Predviđanje starosti iz ljudske krvne plazme koristeći proteomske i male RNK podatke: komparativna analiza“ objavljen je u Starenju.
Starečki satovi, napravljeni od sveobuhvatnih molekularnih podataka, pojavili su se kao obećavajući alat u medicini, forenzici i ekološkim istraživanjima. Međutim, nekoliko studija je uporedilo prikladnost različitih tipova molekularnih podataka za predviđanje starosti u istoj kohorti i da li bi njihovo kombinovanje poboljšalo predviđanja. U ovoj novoj studiji, istraživači Jerome Salignon, Omid R. Faridani, Tasso Miliotis, Georges E. Janssens, Ping Chen, Bader Zarrouki, Rickard Sandberg, Pia Davidsson i Christian G. Riedel sa Instituta Karolinska, Univerzitet Novog Južnog Velsa, Garvan Institut za medicinska istraživanja i AstraZeneca su ovo istražili na nivou proteina i malih RNK u 103 uzorka ljudske krvne plazme.
„Ovde proširujemo ograničeni portfelj poređenja između satova koji stare, izgrađenih od različitih tipova molekularnih podataka iz iste kohorte“, piše istraživački tim.
Prvo, istraživači su koristili pristup masenoj spektrometriji u dva koraka mereći 612 proteina da bi odabrali i kvantifikovali 21 protein koji su se menjali u izobilju sa godinama. Značajno je da su proteini koji se povećavaju sa godinama obogaćeni komponentama sistema komplementa. Zatim su koristili malo sekvenciranje RNK da bi odabrali i kvantifikovali skup od 315 malih RNK koje su se menjale u izobilju sa godinama. Većina njih su bile mikroRNK (miRNA), smanjene sa godinama, i predviđeno je da ciljaju gene povezane sa rastom, rakom i starenjem. Konačno, tim je koristio prikupljene podatke za izgradnju modela koji predviđaju uzrast.
Među različitim tipovima molekula, proteini su dali najtačniji model (R² = 0,59 ± 0,02), a zatim miRNA kao klasa malih RNK sa najboljim učinkom (R² = 0,54 ± 0,02). Zanimljivo je da je upotreba podataka o proteinima i miRNA zajedno poboljšala predviđanja (R² = 0,70 ± 0,01). Da bi se potvrdili ovi rezultati, biće neophodan budući rad koristeći veće veličine uzorka i skup podataka za validaciju.
Istraživači sumiraju: „Ipak, naša studija sugeriše da kombinovanje proteomskih i miRNA podataka daje superiorna predviđanja starosti, verovatno tako što će se uhvatiti širi spektar fizioloških promena povezanih sa uzrastom. Biće interesantno utvrditi da li kombinovanje različitih tipova molekularnih podataka funkcioniše kao opšti strategija za poboljšanje budućih satova starenja.“
