Die Epigenetische Uhr und relative Leukozyten-Telomerlänge repräsentieren weitgehend unterschiedliche Aspekte des Alterns in der Berliner Altersstudie II (BASE-II)

Abstract

Zusammenhänge zwischen DNA-Methylierungsmustern und altersassoziierten Phänotypen und Erkrankungen sind schon längere Zeit bekannt. Neuere Studien konnten eine Vorhersage des chronologischen Alters basierend auf dem Methylierungsstatus unterschiedlicher Subgruppen von Cytosin-Phosphat-Guanin-Dinukleotiden (CpG sites) in proliferierendem und nicht-proliferierendem Gewebe treffen. Daraufhin wurde vermutet, dass das DNA Methylierungsalter (DNAm age, epigenetic clock) und dessen Abweichung vom chronologischen Alter (DNAm acceleration), neben anderen Biomarkern wie der relativen Leukozyten-Telomerlänge (rLTL), zumindest teilweise, das biologische Alter reflektiert. Studien konnten Assoziationen zwischen Methylierungsalter und Gebrechlichkeit, kognitiven Einschränkungen, kardiovaskulären Erkrankungen und weiteren Phänotypen zeigen. Um die Bestimmung des Methylierungsalters für große Kohorten zu vereinfachen, gibt es ein kontinuierliches Bestreben die Anzahl der notwendigen CpG-Dinukleotide zu reduzieren. Das Ziel dieser Studie war die Adaptierung und Optimierung der kürzlich von Vidal-Bralo et al. veröffentlichten Methodik und die Validierung des resultierenden Methylierungsalters, sowie die Untersuchung der Beziehung zwischen DNAm age, DNAm acceleration und rLTL. Wir bestimmten das Methylierungsalter basierend auf sieben CpG-Dinukleotiden in 1.895 DNA-Proben von Probanden der Berliner Altersstudie II (BASE-II). Nach einer Bisulfit-Konversion erfolgt eine Amplifizierung der zu analysierenden DNA-Abschnitte durch eine Multiplex-Polymerasekettenreaktion (mPCR). Die Bestimmung der Methylierungsfraktionen der einzelnen CpG-Dinukleotide erfolgt über eine Primerverlängerung mit fluoreszierenden ddNTPs (methylation-senesitive single nucleotide primer extension, SNuPE). Die für die Messung des Methylierungsalters notwendige Anzahl der CpG-Dinukleotide konnten wir für diese Studie von acht auf sieben reduzieren. Im Ergebnis zeigte sich eine signifikante positive Korrelation zwischen Methylierungsalter und chronologischem Alter (N=1.895, R2=0,47, p<0,001), die auch nach Kontrolle für relevante Kovariablen (Geschlecht, Leukozytenverteilung, Alkoholkonsum und Rauchen) besteht. Die Genauigkeit der Altersschätzung kontrollierten wir über die Mittelwertdifferenz (mean difference = -0,3) und mittlere absolute Abweichung (mean absolute deviation = 6,3) zwischen Methylierungsalter und chronologischem Alter. Die DNAm age acceleration beschreibt den Anteil des gemessenen Methylierungsalters, der weder durch das chronologische Alter noch durch eine altersbedingte Veränderung der Leukozytenverteilung erklärt werden kann. Eine lineare Regressionsanalyse, die Alter, Geschlecht, Alkohol und Rauchen als Kovariablen einschließt, zeigt eine signifikante, aber schwach negative, Assoziation zwischen DNAm age acceleration und rLTL (ß=-0,002, p=0,007). Unsere Analysen weisen auf ein hohes Potential des Methylierungsalters als Biomarker für biologisches Alter hin. Mit den im Rahmen dieser Studie erhobenen Daten sind Analysen möglich, die wichtige Einblicke in den Zusammenhang zwischen Methylierungsalter und biologischem Alter erwarten lassen.Relationships between DNA methylation and age-associated phenotypes are known for many years, but only recently, studies were able to estimate chronological age based on methylation status in different sets of Cytosin-Phosohate-Guanin dinucleotides (CpG sites) in proliferating and non-proliferating tissue. It was suggested that DNA methylation age (DNAm age, epigenetic clock), similar to relative leukocyte telomere length (rLTL), could represent biological age. Indeed, associations between DNAm age and frailty, cognitive impairment, cardiovascular disease and other age-associated phenotypes have been described. Since the first epigenetic clock was published, there is a continuous endeavor to simplify the estimation of DNAm age in larger cohorts by reducing the required number of CpG sites. The goal of this study was the adaption and validation of the recently published DNAm age estimation method by Vidal-Bralo et al. and to investigate the relationship of DNAm age, DNAm age acceleration and rLTL. We determined the DNAm age and DNAm age acceleration based on seven CpG sites in 1,895 DNA samples from participants of the Berlin Aging Study II (BASE-II). The assay included a bisulfite conversion followed by a multiplex polymerase chain reaction (mPCR). The final methylation fraction of the specific CpG sites was determined by a methylation-sensitive single nucleotide primer extension (SNuPE). Our results showed a highly significant association between DNAm age and chronological age (N=1895, R2=0.47), which persisted after adjustment for covariates (sex, leukocyte distribution, alcohol, smoking). In this study, we were able to reduce the number of CpG sites from the eight sites described in the original protocol to seven sites, without a significant loss in the degree of chronological age prediction. The accuracy of our age estimation was assessed by the mean difference (mean difference=-0.3) and mean absolute deviation (MAD=6.3) between DNAm age and chronological age. DNAm age acceleration is the proportion of the DNAm age that could neither be explained by chronological age nor by age related changes in the leukocyte cell distribution. We investigated the relationship between DNAm age acceleration and rLTL and were able to show a weak but significant negative association between these biomarkers of biological age (ß=-0.002, p=0.007). DNAm age seems to be a sensitive biomarker that could be very valuable in examining phenotypes of aging which are not related to pathways affected by mitotic age as measured through rLTL. The data collected in this study will enable analyses with a high potential to get further insight into the relationship between DNAm age, DNAm age acceleration and biological age