Artykuł naukowy opublikowano 26 listopada 2025 r. w tomie 17, numerze 11 czasopisma Aging; nosi on tytuł „Epigenetic aging signatures and age prediction in human skeletal muscle”. Praca przedstawia nową, precyzyjną metodę estymacji wieku na podstawie wzorców metylacji DNA w tkance mięśniowej, co ma znaczenie zarówno dla badań starzenia się, jak i praktycznych zastosowań sądowo-medycznych.
Mięsień szkieletowy pełni kluczową rolę w ruchu, utrzymaniu równowagi energetycznej i sile fizycznej — funkcjach, których degradacja staje się szczególnie istotna w miarę starzenia się populacji. Autorzy badania podkreślają, że wcześniejsze analizy dotyczące epigenetycznych zegarów wieku opierały się głównie na próbkach od żyjących osób pochodzenia europejskiego. Nowe badanie wypełnia tę lukę, wykorzystując próbki pośmiertne pochodzące od przedstawicieli populacji azjatyckiej, co pozwala lepiej zrozumieć zależności specyficzne dla innych grup populacyjnych.
Badanie przeprowadzili Soo‑Bin Yang (pierwszy autor) i Hwan Young Lee (autor korespondencyjny) z Seoul National University College of Medicine. Zastosowali oni analizę profili metylacji DNA w 103 próbkach mięśnia piersiowego (pectoralis major) pobranych w trakcie sekcji zwłok od osób w wieku 18–85 lat, używając platformy Infinium EPIC. Takie podejście pozwoliło na wysokorozdzielczą ocenę zmian epigenetycznych związanych z wiekiem w tkance mięśniowej.
W wyniku analizy zidentyfikowano 20 miejsc metylacji DNA (tzw. CpG), które wykazywały silne powiązanie z wiekiem. Te loci znajdują się w genach związanych z funkcją mięśni, reakcją na stres, metabolizmem oraz chorobami związanymi z wiekiem. Na podstawie tych markerów autorzy opracowali dwa modele predykcyjne wykorzystujące uczenie maszynowe: jeden oparty na sekwencjonowaniu nowej generacji (NGS), drugi na metodzie Single Base Extension (SBE). Oba modele osiągały wysoką dokładność, z przeciętnym błędem przewidywania mieszczącym się w przedziale 3,8–5,5 roku.
Nowe „epigenetyczne zegary” przewyższały skutecznością istniejące modele przeznaczone dla innych typów tkanek. Jednocześnie autorzy pokazali, że zastosowanie tych modeli do mięśnia sercowego i macicy daje znacznie gorsze wyniki, co podkreśla konieczność podejścia specyficznego dla typu tkanki przy molekularnej estymacji wieku.
Poza samą predykcją wieku, badanie dostarcza wglądu w mechanizmy molekularne starzenia mięśni. Część zidentyfikowanych CpG znalazła się w regionach regulujących ekspresję genów i była skojarzona ze spadkiem ich aktywności w starszych próbkach mięśni. Niektóre z tych genów mają związki z sarkopenią — postępującą utratą masy i siły mięśniowej występującą wraz z wiekiem.
Autorzy podkreślają praktyczne zalety obu zaproponowanych metod: są relatywnie niezawodne i ekonomiczne, działają także wobec DNA częściowo zdegradowanego, co czyni je szczególnie użytecznymi w kontekście badań sądowych. Jednocześnie badanie wskazuje kierunki dalszych badań — zarówno w kontekście opracowywania terapii spowalniających degradację mięśni związanych z wiekiem, jak i badań nad różnicami w starzeniu się mięśni zależnymi od populacji, rodzaju tkanki i lokalizacji anatomicznej.
Odniesienie: Yang, S.-B., et al. (2025). Epigenetic aging signatures and age prediction in human skeletal muscle. Aging. doi: 10.18632/aging.206341. https://www.aging-us.com/article/206341/text
