Des scientifiques identifient trois gènes contrôlant la vitesse à laquelle votre organisme vieillit au niveau des protéines
Une étude de l'UK Biobank portant sur 44 435 personnes révèle des variants génétiques dans BRCA1, POLR2A et TET2 qui accélèrent le vieillissement biologique mesuré par les protéines sanguines.
Résumé
Des chercheurs ont analysé les protéines sanguines de 44 435 participants du UK Biobank afin de créer une « horloge de vieillissement protéomique » capable de prédire l'âge biologique avec une précision de 94 %. L'étude a identifié trois gènes clés — *BRCA1*, *POLR2A* et *TET2* — qui influencent la vitesse à laquelle les individus vieillissent au niveau protéique. Chaque année de vieillissement protéomique accéléré augmentait le risque de décès de 13 %. Un IMC élevé et le diabète de type 2 accéléraient causalement ce processus de vieillissement, ce qui conforte l'idée que la santé métabolique influe directement sur la vitesse du vieillissement biologique.
Résumé détaillé
Une étude révolutionnaire portant sur 44 435 participants du UK Biobank a révélé comment la génétique contrôle le rythme du vieillissement biologique au niveau des protéines, offrant de nouveaux éclairages sur les raisons pour lesquelles certaines personnes vieillissent plus vite que d'autres. Les chercheurs ont créé une « horloge du vieillissement protéomique » très précise en analysant 1 459 protéines sanguines, atteignant une corrélation de 94 % avec l'âge chronologique.
L'équipe a identifié 16 variants génétiques associés à un vieillissement protéomique accéléré, mais a constaté que la plupart étaient liés aux effets sur des protéines individuelles. Après avoir éliminé ces effets mono-protéiques, trois gènes ont émergé avec des impacts étendus sur le vieillissement : <i>BRCA1</i> (connu pour le risque de cancer du sein), <i>POLR2A</i> (impliqué dans la transcription génétique) et <i>TET2</i> (régule la méthylation du DNA). Ces gènes semblent influencer le vieillissement par des effets généraux sur de multiples voies protéiques.
L'horloge du vieillissement protéomique s'est révélée remarquablement prédictive des résultats de santé. Chaque année de vieillissement protéomique accéléré augmentait le risque de mortalité toutes causes confondues de 13 %, même après prise en compte de l'âge chronologique. L'horloge a fortement prédit le cancer, le diabète de type 2 et les maladies cardiaques, remplaçant souvent entièrement l'âge chronologique en tant que facteur prédictif.
À l'aide de la randomisation mendélienne, les chercheurs ont démontré qu'un IMC élevé et le diabète de type 2 accélèrent causalement le vieillissement protéomique, fournissant des preuves solides que le dysfonctionnement métabolique accélère directement les processus de vieillissement biologique. Cela soutient les interventions ciblant la gestion du poids et la santé métabolique pour la longévité.
L'étude représente une avancée majeure dans la recherche sur le vieillissement en allant au-delà des horloges de méthylation du DNA vers des mesures basées sur les protéines, potentiellement plus interprétables sur le plan biologique et exploitables pour les applications cliniques.
Principales conclusions
- Proteomic aging clock predicts mortality with 13% increased risk per year of acceleration
- Three genes (BRCA1, POLR2A, TET2) control widespread protein aging effects
- Higher BMI and type 2 diabetes causally accelerate biological aging
- Protein age completely replaces chronological age for predicting major diseases
- GDF15 and SCARF2 emerge as top aging-associated proteins
Méthodologie
Modèle d'apprentissage automatique elastic net entraîné sur 1 459 protéines plasmatiques issues de participants de la UK Biobank. Une étude d'association pangénomique a identifié des variants génétiques, avec une analyse de suivi éliminant les effets des protéines individuelles afin de détecter des signaux généraux du vieillissement.
Limites de l'étude
Étude limitée aux participants du UK Biobank majoritairement d'ascendance européenne. Les mesures protéiques issues d'un seul point temporel peuvent ne pas capturer les dynamiques de vieillissement au fil du temps.
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