Sairauksien ja addiktioiden "logiikasta"

Summary: The "logic" of diseases and addictions

Identification of a prognostic signature for old-age mortality by integrating genome-wide transcriptomic data with the conventional predictors: the Vitality 90+ Study

Background Prediction models for old-age mortality have generally relied upon conventional markers such as plasma-based factors and biophysiological characteristics. However, it is unknown whether the existing markers are able to provide the most relevant information in terms of old-age survival or whether predictions could be improved through the integration of whole-genome expression profiles. Methods We assessed the predictive abilities of survival models containing only conventional markers, only gene expression data or both types of data together in a Vitality 90+ study cohort consisting of n = 151 nonagenarians. The all-cause death rate was 32.5% (49 of 151 individuals), and the median follow-up time was 2.55 years. Results Three different feature selection models, the penalized Lasso and Ridge regressions and the C-index boosting algorithm, were used to test the genomic data. The Ridge regression model incorporating both the conventional markers and transcripts outperformed the other models. The multivariate Cox regression model was used to adjust for the conventional mortality prediction markers, i.e., the body mass index, frailty index and cell-free DNA level, revealing that 331 transcripts were independently associated with survival. The final mortality-predicting transcriptomic signature derived from the Ridge regression model was mapped to a network that identified nuclear factor kappa beta (NF-κB) as a central node. Conclusions Together with the loss of physiological reserves, the transcriptomic predictors centered around NF-κB underscored the role of immunoinflammatory signaling, the control of the DNA damage response and cell cycle, and mitochondrial functions as the key determinants of old-age mortality.BioMed Central open acces

Aging-associated increase in indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO) activity appears to be unrelated to the transcription of the IDO1 or IDO2 genes in peripheral blood mononuclear cells

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Old age is associated with increased levels of circulating pro-inflammatory cytokines, a phenomenon termed inflamm-aging. Elevated levels of pro-inflammatory cytokines have been associated with several age-associated diseases and with a shortened lifespan. Indoleamine 2,3-dioxygenase (IDO) has immunomodulatory properties and its activity is elevated in inflammation, autoimmune disorders and malignancies. We have previously shown that IDO activity is increased in nonagenarians compared to young individuals and that high IDO activity is associated with mortality at old age.</p> <p>Findings</p> <p>In this study our aim was to assess whether this difference in IDO activity in the plasma was due to the differential expression of either the IDO1 or IDO2 gene in peripheral blood mononuclear cells. Our results show that IDO1 and IDO2 are not differently expressed in nonagenarians compared to controls and that the expression of IDO genes is not associated with the level of IDO activity in the plasma.</p> <p>Conclusion</p> <p>The level of IDO activity in the plasma is not regulated through the expression of IDO1 or IDO2 in the peripheral blood mononuclear cells.</p

Prior myocardial infarction, coronary artery disease extent, diabetes mellitus, and CERT2 score for risk stratification in stable coronary artery disease

Peer reviewe

Ilmastonmuutos pääkaupunkiseudulla

Ilmasto on jo muuttunut ihmiskunnan kasvihuonekaasupäästöjen seurauksena. Ilmastomalleihin perustuvien arvioiden mukaan lämpeneminen jatkuu ja sen suuruus ja vaikutukset riippuvat päästöjen määrän kehityksestä eli niiden rajoittamisen tehokkuudesta. Koska ilmakehään jo tähän mennessä päässeet kasvihuonekaasupäästöt vaikuttavat siellä vielä vuosikymmeniä, muuttuviin olosuhteisiin varautuminen esimerkiksi kaupungeissa on joka tapauksessa välttämätöntä. Tuoreimpien arvioiden mukaan pääkaupunkiseudun ilmasto lämpenee kaikkina vuodenaikoina, talvella enemmän kuin kesällä. Mikäli päästöjen hillinnässä onnistutaan tyydyttävästi, vuoteen 2100 mennessä tammikuun keskilämpötila on arvioiden mukaan reilut 5°C korkeampi kuin nykyään, ja vastaavasti heinäkuussa ero on noin 3°C. Äärimmäisen alhaiset lämpötilat harvinaistuvat voimakkaasti. Vuorokauden korkeimmat lämpötilat kesäisin kohoavat samaa tahtia keskilämpötilan kohoamisen kanssa. Talvella sataa selvästi nykyistä enemmän ja aurinkoa nähdään harvemmin. Keskimääräiset ja suurimmat sademäärät sekä sadepäivien määrä kasvavat. Kesällä rankkasateiden arvioidaan voimistuvan runsaat 10 % sadassa vuodessa. 1900-luvun loppuvuosikymmeninä noin kerran 20 vuodessa havaittu rankkasade koetaan 2000-luvun lopulla hiukan useammin kuin kerran kymmenessä vuodessa, ja kerran sadassa vuodessa esiintynyt rankkasade noin kerran 30 vuodessa. Keskimääräiset tuulen voimakkuudet pysyvät likimain ennallaan. Merenpinnan keskimääräinen korkeus Helsingin edustalla noussee muutamia kymmeniä senttimetrejä. Merellä jäät keskimäärin ohenevat ja jään pinta-ala pienentyy. Kuitenkin yksittäisiä runsasjäisiäkin talvia esiintyy vielä lähivuosikymmeninä. Vaikka ilmastonmuutoksen vaikutuksista osan voidaan ajatella olevan Suomessa suotuisia (lämmitystarpeen pieneneminen, pidempi kasvukausi), maailmanlaajuisesti suurin osa vaikutuksista on ihmiskunnan ja maapallon eliöstön kannalta erittäin epäsuotuisia (entistä voimakkaammat äärisääilmiöt, kuivuus, nälänhätä, pakolaisuus). Koska päästöt eivät tunne valtakuntien rajoja, päästöjen hillinnästä on sovittava kansainvälisesti. Kansainvälisistä sopimuksista tuorein on Pariisin ilmastosopimus vuodelta 2015, jota tarkastellaan myös lyhyesti tässä raportissa. Tähän raporttiin on koostettu viimeisin tieto ilmastonmuutoksen vaikutuksista pääkaupunkiseudulla perustuen IPCC:n 5. arviointiraportin RCP-kasvihuone-kaasupäästöskenaarioihin. Raportti siten päivittää aiempia pääkaupunki-seudulle tehtyjä vastaavia arviointeja

Molecular mechanisms associated with the strength of the anti-CMV response in nonagenarians

Infection with human cytomegalovirus (CMV) affects the function and composition of the immune system during ageing. In addition to the presence of the pathogen, the strength of the immune response, as measured by the anti-CMV IgG titre, has a significant effect on age-related pathogenesis. High anti-CMV IgG titres have been associated with increased mortality and functional impairment in the elderly. In this study, we were interested in identifying the molecular mechanisms that are associated with the strength of the anti-CMV response by examining the gene expression profiles that are associated with the level of the anti-CMV IgG titre. Results The level of the anti-CMV IgG titre is associated with the expression level of 663 transcripts in nonagenarians. These transcripts and their corresponding pathways are, for the most part, associated with metabolic functions, cell development and proliferation and other basic cellular functions. However, no prominent associations with the immune system were found, and no associated transcripts were found in young controls. Conclusions The lack of defence pathways associated with the strength of the anti-CMV response can indicate that the compromised immune system can no longer defend itself against the CMV infection. Our data imply that the association between high anti-CMV IgG titres and increased mortality and frailty is mediated by basic cellular processes.BioMed Central open acces

Nykyisen ja tulevan ilmaston säätietoja rakennusfysikaalisia laskelmia ja energialaskennan testivuotta 2020 varten

Ilmaston lämmetessä ja vesisateiden talvisinkin yleistyessä myös rakennetussa ympäristössä tulisi varautua muuttuviin sääolosuhteisiin. Tässä tutkimushankkeessa on luotu säähavaintoihin pohjautuvia tiedostoja, joita voidaan käyttää laskelmien pohjana arvioitaessa rakennusten energiantarvetta ja rakennusfysikaalista toimintaa nykyisessä ja tulevassa ilmastossa. Aluksi tarkasteltiin neljän paikkakunnan (Vantaa, Jokioinen, Jyväskylä ja Sodankylä) säähavaintoja 30 vuoden pituiselta aikajaksolta 1989–2018; paikat edustavat kutakin neljää energialaskennan lämpötilavyöhykettä. Havaintojen pohjalta muodostettiin lämpötilan, ilman suhteellisen kosteuden, auringon kokonaissäteilyn, hajasäteilyn, sädettä vastaan kohtisuoralle pinnalle saapuvan suoran säteilyn, tuulen suunnan ja nopeuden sekä sademäärän tunnittaiset aikasarjat vuosille 1989–2018. Ilmastomallien ennustamien muutosten perusteella nämä aikasarjat muunnettiin kuvaamaan tulevaisuuden olosuhteita vuosina 2015–2044 (lähitulevaisuutta kuvaava vuoden 2030 ilmasto), 2035–2064 (vuosisadan puoliväliä kuvaava v. 2050 ilmasto) ja 2065–2094 (vuosisadan loppupuolen eli v. 2080 ilmasto). Kaikki nämä tulevaisuuden ilmaston sääaikasarjat muodostettiin erikseen kolmelle kasvihuonekaasuskenaariolle, joista RCP2.6 vastaa vähäistä, RCP4.5 kohtalaista ja RCP8.5 hyvin voimakasta ilmastonmuutosta. Jakson 1989–2018 ilmastoa kuvaavista aikasarjoista haettiin kutakin 12 kuukautta kohti se vuosi, jona kyseisen kuukauden sääolot olivat vastanneet mahdollisimman hyvin keskimääräisiä ilmasto-oloja. Yhdistämällä nämä 12 kuukautta saatiin muodostettua kullekin energialaskennan vyöhykkeelle uusi rakennusten energialaskennan testi-vuosi TRY2020. Testivuotta kuvaavassa tiedostossa ovat mukana lämpötila, kosteus, auringon säteily (kokonaissäteily, suora säteily kohtisuoralle pinnalle ja hajasäteily) sekä tuulen suunta ja nopeus, mutta ei sademäärää. Samoja valittuja kuukausia käyttämällä muodostettiin vastaavat energialaskennan testivuodet myös kolmelle tulevaisuuden jaksolle, erikseen kullekin kasvihuonekaasuskenaariolle. Aiemmin laadittuun testivuoteen TRY2012 verrattuna uusi testivuosi TRY2020 koostuu lämpötilavyöhykkeestä riippuen 7–11 uudesta tyyppikuukaudesta, kun taas loput kuukaudet ovat samoja kuin aikaisemmin. Vantaalla, Jyväskylässä ja Sodankylässä, joita tarkasteltiin molempia testivuosia muodostettaessa, TRY2020 on koko vuotta ajatellen 0.17–0.36°C lämpimämpi kuin TRY2012, vaikka joinakin yksittäisinä kuukausina se onkin viileämpi. Vuotuisen kokonaissäteilyn erot uuden ja aiemman testivuoden välillä ovat pieniä, mutta joinakin yksittäisinä kuukausina säteilymäärät kyllä poikkeavat melko selvästi. Rakennusten energialaskennan testivuosien ohella koottiin rakennusfysikaalisten tarkastelujen vertailuja varten todellisen menneen vuoden (Jokioinen v. 2015) tunnittain mitatut säätiedot; näitä muokattiin myös kuvaamaan tulevaisuuden ajanjaksoja. Lisäksi hankkeessa tuotettuja 30-vuotisia nykyisen ja tulevaisuuden ilmaston säätietoja voidaan käyttää esimerkiksi aiemmin valittujen rakennusfysikaalisten testivuosien päivittämiseen. Raportissa tarkasteltiin myös lämmitysjärjestelmien mitoitukseen käytettäviä kylmiä lämpötiloja sekä sitä, miten ilmastonmuutos vaikuttaa nykyään harvoin esiintyvien lämpötilojen, sademäärien ja tuulen nopeuksien yleisyyteen tulevaisuudessa.As the Finnish climate becomes warmer and liquid precipitation events will be increasingly frequent even in winter, it is necessary to be prepared for changing weather conditions in the built-up environment. In this study, we have elaborated weather data files that can be utilized in assessing energy demand and physical functioning in buildings in the current and future climate. Weather datasets were compiled for four measurement sites in Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jokioinen and Vantaa, each of them representing different thermal zones for building energy demand. The datasets, comprising years 1989–2018, contained the following variables at hourly resolution: temperature, relative humidity, wind speed and direction, total, diffuse and direct normal solar radiation and precipitation. The tridecadal datasets were transformed to represent future climate by modifying the hourly values of the weather variables in accordance with climate model projections. Three future periods were considered, 2015–2044 representing the immediate future, 2035–2064 mid-century and 2065–2094 the late century climate. Henceforth, the periods will be referred to according to the mid-point year, i.e., 2030, 2050 and 2080, respectively. All the time series representing future climate were compiled for three representative concentration pathways, RCP2.6 representing small, RCP4.5 medium and RCP8.5 very large greenhouse-gas emissions. Next, the 30-year datasets were used to find for each of the twelve calendar months a "standard" month during which weather conditions have been as close as possible to typical long-term statistical distributions. These twelve months originating from different years were merged to create the new test reference year of building energy demand (TRY2020) for all four thermal zones. In the test reference year datasets, all the above-mentioned weather variables were included apart from precipitation. The months selected were likewise used to extract test reference year data from the data files representing future climate, separately for all three future periods and the three representative concentration pathways. Compared to the previously-compiled test reference year TRY2012, the new reference year TRY2020 consists of 7–11 fresh months, depending on the thermal zone, the remaining months being the same as in TRY2012. Regarding the three measurement sites for which both references years are available, the annual mean temperature in TRY2020 is 0.17–0.36°C higher than in TRY2012, even though some individual months are cooler. The total annual solar radiation sum in the two test reference years is nearly identical, while some single months exhibit quite remarkable differences. In addition to the test reference year for building energy demand, hourly measurements during a historical year (Jokioinen 2015) were collected for comparison purposes in building physical calculations. This comparison year data was also transformed to represent future climates. Moreover, the 30-year datasets elaborated in the project can be used to update previously-selected building physical test years for the Finnish climate. The report likewise examines very cold temperatures relevant for the design of heating systems. As well, we explored how the projected climate change affects the future occurrence of temperature, precipitation and wind speed extremes.Då det finska klimatet blir varmare och nederbörd i form av regn allt vanligare också vintertid, måste den bebyggda miljön vara beredd på förändringar i väderförhållanden. I detta arbete har vi framställt väderdata, som kan användas för att bedöma behovet av värme- och kylenergi samt byggnadsfysikalisk funktion i det nuvarande och framtida klimatet. Väderdata samlades från fyra orter i Finland, Sodankylä, Jyväskylä, Jockis och Vanda, som representerar de olika temperaturzonerna för energiberäkning i byggnader. Timvis väderdata för åren 1989–2018 sammanställdes för följande väderparametrar: temperatur, relativ luftfuktighet, vindhastighet och riktning, global-, diffus- och direkt solstrålning samt nederbörd. De här trettioåriga tidsserierna omräknades för att representera det framtida klimatet i enlighet med simuleringar gjorda med klimatmodeller. Tre framtida perioder betraktades: 2015–2044 beskriver den nära framtiden, 2035–2064 mitten av seklet och 2065–2094 klimatet i slutet av seklet. Perioderna har namngetts enligt året i mitten av perioden, dvs. 2030, 2050 och 2080. Alla de tidsserier som representerar det framtida klimatet sammanställdes för tre växthusgasscenarier: RCP2.6 motsvarar små, RCP4.5 medelmåttliga och RCP8.5 mycket stora utsläpp. Därefter användes de 30-åriga tidsserierna för att konstruera det nya testreferensåret, eller typåret, för efterfrågan av byggnadsenergi (TRY2020) för alla fyra termiska zoner. Typåret innehåller hela kalendermånader, som valts ut så att de rådande väderleksförhållandena under månaden motsvarar typiska långtida statistiska fördelningarna. I datafilerna för TRY2020 inkluderades alla ovannämnda väderparametrar förutom nederbörd. De valda månaderna användes också för att sammanställa typårsdata, som beskriver det framtida klimatet. Detta gjordes separat för alla tre framtida perioder och de tre växthusgasscenarierna. Jämfört med det tidigare typåret TRY2012 består det nya typåret TRY2020 av 7–11 nya typmånader, beroende på den termiska zonen, medan resten av månaderna är desamma som i TRY2012. Då man granskar de tre orterna, för vilka båda typår finns tillgängliga, är den årliga medeltemperaturen i TRY2020 0,17–0,36°C högre än i TRY2012, även om några enstaka månader är svalare. Den årliga summan av global solstrålning är nästan identisk i de två typåren, men under några enskilda månader skiljer strålningsmängden sig tydligt. Förutom typåren för energiberäkningar, sammanställdes väderdata för ett historiskt år (Jockis 2015) som kan användas för exempelvis byggnadsfysiska studier. Även detta jämförelseår omräknades till att representera framtida förhållanden. Dessutom kan de 30-åriga tidsserier, som utarbetats i projektet, användas för att uppdatera tidigare byggnadsfysiska typår. Rapporten undersöker också förekomsten av mycket låga temperaturer, som är relevanta för dimensioneringen av värmesystem. Dessutom granskade vi, hur den förväntade klimatförändringen inverkar på extrema temperaturer, nederbördsmängder och vindhastigheter i framtiden