Yaşlanmanın tek bir değişkenin dinamiğine indirgenmesi, yaşlanmanın kantitatif modelini stokastik Denklem. (1) ref. 18 ve bu çalışma, fizyolojik bir durumun dinamiklerinden58,59 mortalite elde etmeye yönelik önceki önerilerden farklıdır. Bu tür modeller, çok yüksek boyutlu uzaylarda rastgele yürüyüşlerin matematiksel metaforlarıdır ve bu nedenle ek varsayımlar olmaksızın biyolojik sinyalleri yorumlamak veya bunlardan sonuç çıkarmak zor olabilir. Kritikliğin yararlı bir teorik gözlem olduğuna ve derin öğrenmenin, model parametrelerini ve bunların organizma özellikleriyle ilişkilerini tanımlamayı basitleştirmek için birlikte kullanılabilecek harika bir pratik araç olduğuna inanıyoruz. Gompertz ölüm yasasının açıklamasının, yaşlanma teorisinin yetersiz kanıtı olduğuna dikkat çekiyoruz. Fizyolojik indekslerin stokastik uzunlamasına dinamiklerini bir model tahminiyle eşleştirmek çok daha zor bir iştir ve model doğrulama için etkili bir araç olarak kullanılmalıdır.

Cistanche glikozidi ayrıca kalp ve karaciğer dokularında SOD aktivitesini artırabilir ve her dokudaki lipofuscin ve MDA içeriğini önemli ölçüde azaltabilir, çeşitli reaktif oksijen radikallerini (OH-, H₂O₂, vb.) etkili bir şekilde temizleyerek ve neden olduğu DNA hasarına karşı koruma sağlayabilir. OH radikalleri tarafından. Cistanche feniletanoid glikozitler, serbest radikalleri güçlü bir şekilde süpürme yeteneğine, C vitamininden daha yüksek bir indirgeme kabiliyetine sahiptir, sperm süspansiyonunda SOD aktivitesini geliştirir, MDA içeriğini azaltır ve sperm zarı işlevi üzerinde belirli bir koruyucu etkiye sahiptir. Cistanche polisakkaritleri, D-galaktozun neden olduğu deneysel olarak yaşlanmış farelerin eritrositlerinde ve akciğer dokularında SOD ve GSH-Px aktivitesini artırabilir, ayrıca akciğer ve plazmadaki MDA ve kollajen içeriğini azaltabilir ve elastin içeriğini artırabilir. DPPH üzerinde iyi bir temizleme etkisi, yaşlanmış farelerde hipoksi süresini uzatır, serumdaki SOD aktivitesini geliştirir ve deneysel olarak yaşlanmış farelerde akciğerin fizyolojik dejenerasyonunu geciktirir. Hücresel morfolojik dejenerasyonla, deneyler Cistanche'nin iyi antioksidan yeteneğe sahip olduğunu göstermiştir ve cilt yaşlanması hastalıklarını önleyen ve tedavi eden bir ilaç olma potansiyeline sahiptir. Aynı zamanda, Cistanche'deki ekinacoside, DPPH serbest radikallerini temizleme konusunda önemli bir yeteneğe sahiptir ve reaktif oksijen türlerini temizleme ve serbest radikal kaynaklı kollajen bozulmasını önleme yeteneğine sahiptir ve ayrıca timin serbest radikal anyon hasarı üzerinde iyi bir onarım etkisine sahiptir.

Cistanche Powder Bulk'a tıklayın

【Daha fazla bilgi için: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501】

dFI, haftada {{0}},02'lik karakteristik bir ikiye katlanma oranıyla yaşla birlikte katlanarak arttı. Bu tahmin, SWR/J türü için haftada 0,037 olan beklenen Gompertz mortalite hızlanma oranından biraz daha küçüktür (ancak yine de aynı sıradadır). Farelerde gözlenen dFI ikiye katlama oranları göz önüne alındığında, t ~ 3 ve dolayısıyla deterministik fenotipik değişiklikler rastgele etkilere 3 kat hakimdir (bkz. Denklem (2) ve Şekil 3).

Daha ilginç olarak, kesitsel veri setinde, dFI, gruptaki ortalama yaşam süresine karşılık gelen yaşta ulaşılan sınırlayıcı bir değerde doymuştur. Bununla birlikte, dFI tavanının, mevcut laboratuvar protokolleri kapsamında aşırı morbidite nedeniyle ötenazi için planlanan hayvan kohortlarındaki dFI seviyelerine karşılık geldiğini gözlemledik; bu, doğal nedenlerden ölüme hayvanların modern bir laboratuvarda olabileceği kadar yakındır.

MPD'deki yaşlanma yörüngelerinin her iki özelliği de Denklem (1)'in analitik çözümleri ile uyumludur. (1) sipariş parametresinin dinamikleri için. ref. 18'de, yaşamın erken dönemlerinde dFI'nin katlanarak arttığını açıkladık (bkz. Denklem (2)). Yaklaşık olarak popülasyondaki ortalama yaşam süresine tekabül eden yaşta, doğrusal olmayan etkiler dFI dinamiklerini devralır ve organizmanın durumu gençlik durumundan üstelden daha hızlı sapar. Böyle bir durum hayatta kalma ile bağdaşmaz ve bu nedenle verilerde gözlemlenemez. Modelimizde ve deneyde, hayvanın yaşam öyküsünün bir noktasında maksimum dFI düzeyine ulaşıldığında ölüm hızla gerçekleşir.

Stokastik Denklem. (1) organizmanın fizyolojik durumu için "hareket yasasını" kurar ve plato düzeyinde, Mðt ≫ tÞ ≈ ölüm doygunluğu şeklinde geç yaşam ölüm yavaşlamasını tahmin eder. Çeşitli türlerde60 tutulan sınırlayıcı ölüm oranı ile ölüm oranını ikiye katlama süresi arasındaki tahmin edilen ilişki ve nematodlar42 gibi aynı türde birden fazla koşulda yapılan deneyler. Burada, ref'den çok büyük fare kohortlarında sınırlayıcı ölüm tahmininin doğrulandığını rapor ediyoruz. 25.

Büyük deneylerdeki ampirik ölüm eğrileri ile teorik tahmin arasındaki iyi yarı niceliksel uyum, yaşlanan hayvanları içeren deneylerdeki veri analizi için burada önerilen teorik bir çerçeve olarak kritiklik modelinde yaşlanmanın bağımsız ve hassas bir testini sağlar. Daha spesifik olarak, geç yaşam ölüm yavaşlaması tahmini için deneysel doğrulama, temel stokastik Denklemi doğrular. (1) ve dFI biçimindeki çözümü ile tüm nedenlere bağlı ölüm arasındaki ilişki. Ayrıca, modeldeki ölüm yavaşlamasının, sipariş parametre dinamiklerinin stokastik doğasından kaynaklandığını ve genetik olarak özdeş hayvanlardan oluşan bir kohortta bile beklenmesi gerektiğini not ediyoruz (bkz. ref. 61'deki tartışma).

İnsan kohortlarında Gompertz yasasından sapmalar da meydana gelir, ancak ölüm oranı zaten teorik sınırın çok ötesine geçtiğinde, ortalama yaşam süresini aşan yaşlarda, ölüm oranı neredeyse bir büyüklük sırasına göre iki katına çıkar60. Bu, insan yaşlanması sırasında organizmanın durum dinamiklerinin karakterinin, fareler veya nematodlardan niteliksel olarak farklı olduğu anlamına gelir. ref. Şekil 5'te gösterildiği gibi, insanlarda fizyolojik endekslerin dalgalanmalarına, nispeten uzun ancak sınırlı bir oto-korelasyon süresi (birkaç hafta aralığında) ile karakterize edilen ve yaş ve tüm nedenlere bağlı ölüm oranıyla ilişkili kolektif bir değişkenin de hakim olduğunu gözlemledik. Dinamik kararlılık kaybı belirtileri gösteren bireylerin sayısı (aşırı derecede uzun oto-korelasyon süreleriyle ölçülür), Gompertz ölüm kanunundaki ölüm oranını iki katına çıkaran bir oranda yaşla katlanarak arttı61.

Fizyolojik durum değişkenlerinin oto-korelasyon özellikleri ile yaşlanmanın ayırt edici özellikleri arasındaki yakın ilişki, derin öğrenme ile geliştirilmiş AR analizinin, insan yaşlanmasının ve kronik hastalık ilerlemesinin imzalarını keşfetmeye yardımcı olabileceğini düşündürmektedir. Fayda, uzunlamasına ölçümlerin büyük setlerini içeren ancak genellikle takip mortalite ve morbidite bilgilerinin eksik olduğu çalışmalarda özellikle büyük olabilir. Farelerde yaşlanmanın ayırt edici özellikleri birbiriyle ilişkili ve birincil olarak geri döndürülebilirken, insanlarda yaşlanmayla ilişkili fizyolojik değişikliklerin büyük bir kısmı stokastiktir ve termodinamik olarak geri döndürülemez62 olabilir. Bu nedenle, dinamik sistem teorisi ilkelerinin biyomedikal veri analizine sistematik olarak uygulanmasının, eyleme geçirilebilir yaşlanma fenotiplerinin belirlenmesine yardımcı olacağını ve böylece kalıcı gençleştirici etkiler üreten yaşlanma karşıtı terapötiklerin keşfedilmesini ve geliştirilmesini kolaylaştıracağını umuyoruz.

Yöntemler

veri kümeleri

Eğitim veri seti, MPD19'da bulunan dokuz veri kaynağından hazırlanmıştır. Dahil edilen kaynakların bir listesi, cinsiyet ve yaş gruplarına göre gruplandırılmış dahil edilen ve eksik kayıtlara referanslarla Ek Veri 1'de sunulmuştur. Yalnızca CBC verilerini sağlayan tahlilleri kullandık, diğer biyobelirteçlerle yapılan tahliller, yetersiz örnek sayısı nedeniyle dikkate alınmadı. Modelimiz, tüm kaynaklardan elde edilen mevcut CBC özelliklerinin en iyi örtüşmesi kullanılarak eğitildi. Son liste 12 CBC özelliği içeriyordu: granülosit farkı (GR yüzdesi), granülosit sayısı (GR), hemoglobin (HB), hematokrit (HCT yüzdesi), lenfosit farkı (LY yüzdesi), lenfosit sayısı (LY), ortalama korpüsküler hemoglobin içeriği ( MCHC), ortalama hemoglobin konsantrasyonu (MCH), ortalama eritrosit hacmi (MCV), trombosit sayısı (PLT), kırmızı kan hücresi sayısı (RBC) ve beyaz kan hücresi sayısı (WBC). Tüm kısaltmaların listesi için Ek Veri 2'ye bakın. Veri kaynağında granülosit ölçümleri yoksa, aşağıdaki formüller kullanılarak alındı:

Bir veya daha fazla eksik parametresi olan tüm hayvanlar eğitimden çıkarıldı. Hariç tutulan kayıtların yüzdesi<2% and should not have affected the results.

Hayvanlar

Tüm hayvan deneyleri, Roswell Park Kanser Enstitüsü Kurumsal Hayvan Bakımı ve Kullanımı Komitesi veya Explora BioLabs, Inc Hayvan Kullanımı Komitesi tarafından onaylanmıştır.

Charles River Laboratories'den (Wilmington, MA) 4–5-haftalık NIH Swiss erkek ve dişi fareler aldık. Roswell Park Kapsamlı Kanser Merkezi (RPCCC) hayvan tesisinde yaşlanmalarına izin verildi. Bu süre zarfında, fareler kafes başına 1-3 barındırıldı ve doğaçlama olarak standart yemle (Tekland Global yüzde 18 Protein Kemirgen Diyeti) beslendi. PFI3'ü oluşturmanın bir parçası olarak farklı yaşlarda kan örnekleri alındı. Tek bir submandibular damar kanamasından EDTA ile işlenmiş Vacutainer tüplerine (toplam hacim 20 ul) kan numuneleri toplandı ve Hemavet 950 Analyzer (Drew Scientific) kullanılarak tam kan hücresi sayımları ve glikoz ölçümleri için kullanıldı. Li-Heparin ile işlenmiş plazma ayırıcı tüplere 75 ul daha kan toplandı; plazma 5000xg'de 5 dakika santrifüjleme ile saflaştırıldı ve dolaşımdaki proinflamatuar sitokinlerin ve trigliseritlerin konsantrasyonunu ölçmek için kullanıldı.

Veri kümesi MA0071, erkek ve dişi NIH İsviçre fareleri kullanılarak bir kesitsel deneyde oluşturulmuştur. 26 (n=20), 64 (n=18), 78 (n=17), 92 (n=14), ve 132 (n=6) hafta. Kadın yaş grupları 30 (n=20), 56 (n=20), 68 (n=19), 82 (n=19), 95 ile temsil edildi. (n=18), 108 (n=20) ve 136 (n=7) hafta. Veri seti MA0072, uzunlamasına bir deneyden elde edildi. 66 (n=27), 81 (n=22), 94 (n=21), 109 (n=16) ve 130 yaşında kan örnekleri alındı. (n=7) hafta. Veri seti MA0073, hayvanlar onaylanmış deneysel son noktalara ulaştığında ve insancıl ötenazi gerektirdiğinde, farklı yaştaki 97 erkek ve 127 dişi fareden toplanan kan örneklerini içerir. Tüm hayvan prosedürleri, onaylanmış Kurumsal Hayvan Bakım ve Kullanım Komitesi (IACUC) protokolüne göre yapıldı. Fareler, yaşa bağlı patolojilerin gelişimi için günlük olarak izlendi. Sağlık sorunları bildirildiğinde, araştırma personeli veteriner personeli ile temasa geçti ve tedavi ya da ötenazi için onların tavsiyelerine uydu. Fareler, protokolde açıklanan her sağlık durumu için son noktaya ulaşıldığında durum iyileşene veya ötenazi uygulanana kadar tedavi edildi. Ötenazi, CO2 boğulması ve ardından servikal dislokasyon ile gerçekleştirildi. Bu veri kümelerindeki toplam hayvan sayısı için Ek Veri 3'e bakın.

44 ila 106 haftalık p16/INK4a-LUC dişi fareler (p16-Luc), North Carolina Üniversitesi'ndeki (Chapel Hill, NC) N. Sharpless laboratuvarından elde edildi. Tüm hayvanlar, RPCCC'deki Laboratuar Hayvanları Paylaşımlı Kaynağında 12:12 ışık: karanlık koşullar (12 saat ışık ve ardından 12 saat karanlık) altında barındırıldı. Tüm hayvan deneyleri, Roswell Park Kanser Enstitüsü IACUC tarafından onaylanmıştır. Biyolüminesans görüntüleme, bir IVIS Spectrum görüntüleme sistemi (Caliper LifeSciences, Inc, Waltham, MA) kullanılarak yapıldı. p16/Ink4a-Luc plus /- farelere intraperitoneal olarak D-Luciferin (150 mg/kg, Gold Biotechnology) enjekte edildi, 3 dakika sonra izofluran ile anestezi uygulandı ve 20-ikinci bir entegrasyon süresi ve orta gruplama kullanılarak görüntüleri alındı. Görüntüler, Living Image yazılımı (Perkin Elmer, Waltham, MA) kullanılarak her bir farenin her iki yanından kaydedilen foton akışının toplamı olarak işlendi ve ölçüldü.

Rapamisin tedavi deneyi için, Jackson Laboratories'den (ABD) 60-haftalık C57BL/6J erkek fareler alındı. 60 60-Haftalık C57BL/6 erkek fare kohortu, ayırt edilemez dFI dağılımları üretmek için tabakalı bir rastgeleleştirme tekniği kullanılarak tedavi (n=12) ​​ve kontrol (n=48) gruplarına ayrıldı. Deneyden önceki değerler. Kan numuneleri (toplam hacim 120 uL), bir neşter kullanılarak submandibular veya fasiyal ven yoluyla EDTA tüplerine alındı. Tüm hayvan prosedürleri, Explora BioLabs, Inc hayvan kullanım komitesi (IACUC SP17-004-035B) tarafından onaylandı ve Explora BioLabs, Inc.'in laboratuvar hayvanlarının bakımı, refahı ve tedavisine ilişkin politikalarına göre yapıldı. Rapamisin, LC Laboratories'den (MA, ABD) satın alınmıştır. Rapamisin 8 hafta boyunca günlük 12 mg/kg oral sonda ile uygulandı. Kontrol grubu araçla tedavi edildi (yüzde 5 Tween-80, yüzde 5 PEG-400, yüzde 3 DMSO).

PCA ile boyutluluk azaltma

PCA'yı Python ve Scikit-learn package63 yardımıyla gerçekleştirdik. İlk olarak, PCA dönüşümünü tüm eğitim veri setine uyguladık. Bununla birlikte, ana bileşenlere, fare suşlarındaki farklılık hakim olmuştur. Seçilen suş için mevcut olan en erken yaş için hesaplanan CBC özelliklerinin ortalama değerlerini bu suş için tüm hayvanların CBC özelliklerinin değerlerinden çıkararak suş farkını kaldırdık:

burada i ve j indeksleri sırasıyla CBC özelliklerini ve suşlarını sıralar ve bir hayvanın yaşıdır. Basit olması için, Peters4 veri setinde64 sunulmayan fare türlerini filtreledik.

Tam veri setini temsil eden verilerdeki varyansın çoğu, hayvan büyümesi ve olgunlaşması ile ilişkilendirildi. İlk PC skoru, hayvanların yaşı ile en belirgin şekilde 25 hafta sonra arttı (Ek Şekil 1). Aksine, ikinci ve üçüncü PC puanları, 25 haftalık aynı yaşta sıfır olmayan ortalamalar elde eder. Bu, farelerde yaşlanma ve erken gelişimin farklı fenotipler olduğunu düşündürür. Daha sonra, tüm hesaplamalarımızı 25 haftadan daha eski hayvanlardan elde edilen verileri kullanarak yaptık.

Mortalite verilerinin istatistiksel analizi

MPD veri seti Peters4 ile bağlantılı hayvanlar için ölüm kayıtları, MPD'de Yuan223 adlı ayrı bir veri seti olarak da mevcuttu. Bu veri kümeleri, geniş bir örtüşme ile farklı hayvan kohortlarını içerir. Peters4 veri setinde 487 hayvan için ölüm kaydı bulduk, 393 hayvan kayıptı. Eksikliğin nedeni bilinmiyor. Sansür kayıtları oluşturmak için en az iki sıralı CBC ölçümü olan tüm hayvanları dahil ettik. Tek bir CBC ölçümü sağlanan hayvanların muhtemelen kan alımından sonra öldürüldüğünü varsaydık. Bu nedenle, bir hayvanın birden fazla CBC ölçümü varsa, son ölçümde kaybettiğini kabul ederiz. Toplamda, bu koşulu sağlayan 79 hayvan bulduk. Ölüm tarihi bilinmeyen geri kalan 314 hayvan analizden çıkarıldı.

Spearman's rank korelasyon testi, iki fare kohortu için ayrı ayrı yapıldı. İlk kohort, sansürsüz ölüm kayıtları olan Peters4 veri kümesindeki tüm hayvanları içeriyordu. İkinci kohort, Yuan1 24 adlı MPD veri kümesinden alınan BW ve IGF1 serum düzeyi ölçümleriyle Peters4 veri kümesinden hayvanları içermiştir.

Python ve Lifelines paketi 65'in yardımıyla Cox PH regresyon analizini gerçekleştirdik. İlk olarak, ortak değişkenler olarak yaş, cinsiyet ve CBC özelliklerini kullanarak ve Peters4'teki tüm hayvanlardan elde edilen verileri kullanarak denetimli çok değişkenli Cox-PH modelini ürettik. hem sansürlü hem de sansürsüz ölüm olaylarını içeren veri seti. Modelin çıktısı olan log-tehlike oranı (HRCBC), CBC özelliklerini ve Cox-PH modelinden ilgili katsayıları içeren vektörün nokta çarpımıdır. Daha sonra, Spearman'ın sıralama korelasyon testine bir alternatif olarak, HRCBC özelliğinin tek değişkenli bir Cox-PH modelindeki ilişkisini, aynı yaş ve cinsiyetteki hayvan kohortlarındaki dFI skorunun yanı sıra (bkz. Ek Veri 6) test ettik. Her iki test de birbiriyle iyi bir uyum içindeydi.

AE/AR sinir ağı eğitimi

Modal analiz için derin bir AE ve basit bir AR modelinin bir kombinasyonunu kullandık (AE-AR modeli). Darboğazında, AE'nin kodlayıcı kolu, girdinin sıkıştırılmış bir 4-boyutlu temsilini, mevcut CBC ölçümlerinden oluşturulan 12-boyutlu fizyolojik durum vektörü x'i üretti. Kod çözücü kolu, darboğaz özelliklerinden orijinal 12-boyutlu durum ~ x'i yeniden oluşturdu.

AE ile eş zamanlı olarak, ağı MPD'nin uzunlamasına dilimine (Δt=26 hafta örnekleme aralığı ile 26 ila 104 haftalık tam yetişkin hayvanlar dahil) doğrusallaştırılmış (g) çözümüne uyacak şekilde eğittik. Denklemin=0) versiyonu. (1),

burada z, AE darboğaz özelliklerinin mümkün olan en iyi doğrusal kombinasyonudur, r=expð ΔtÞ ≈ 1 ve z0, sırasıyla otoregresyon katsayısının ve sabit kaymanın en uygun değerleridir. Burada ξ uyum hatasıdır (sistemin gürültüsü ve ölçüm hatalarının birleşimi).

Referansta önerilen sinir ağı mimarisini benimsedik. 45. Uygulamamız, gerçek dünyadaki klinik veriler için tipik olan, enine kesitsel veriler lehine bir dengesizlikle aynı anda enine kesitsel ve boylamsal ölçümleri ele aldı. Girdiler olarak, ağın CBC parametreleriyle temsil edilen üç 12- boyutlu vektörü vardır: biri enine kesit veri kümesi (x) için ve diğer ikisi şimdiki zamana (xn) ve geleceğe (xn artı 1) karşılık gelen uzunlamasına veri kümesi için ) bir numunenin durumları (Şekil 7a).

Kesit örnekleri, AE'de girdi olarak görev yaptı. Sıkıştırılmış temsildeki boylamsal örnekler (yn, yn artı 1) eğitim otoregresyon bölümüne de katılmıştır. AE'nin sinir ağına dahil edilmesinin ana avantajı, CBC bileşenleri (Şekil 1a) gibi ilişkili nicelikler için gerekli olan etkili doğrusal olmayan boyut azaltma yeteneğidir66. Gizli boyutların küçültülmüş boyutu, düzenli hale getirme işlevi görür ve daha büyük bir enine kesit veri kümesinden daha fazla örnek kullanarak küçük bir boylamsal veri kümesinde aşırı uyum olmadan eğitime yardımcı olur.

AE bloğu (x) girişini 4-boyutlu y=ϕ(x) vektörüne kodlar ve ardından e x=ϕ 1 ðyÞ orijinal sinyalini yeniden oluşturur. AE, tamamen bağlı yoğun katmanlar ve artık ağ bloklarından (ResNet)67 oluşan bir yığın olarak uygulanmıştır. Yoğun katmanlar, varsayılan olarak eğitilebilir bir ağırlık matrisine (W), sapma vektörüne (b) ve doğrusal bir aktivasyon fonksiyonuna sahiptir. Şekil 7b'de gösterilen ResNet bloğu, sızdıran düzeltilmiş lineer birimin (Leaky ReLU) aktivasyon fonksiyonuna sahip iki yoğun katman yığınıdır. Girdi ve çıktı, öğe bazında toplama uygulanarak birbirine bağlanır. ResNet blokları, orijinal girdiye doğrusal olmayan düzeltme dönüşümleri ekleyerek doğrusal olmayan dönüşümlerin öğrenilmesine yardımcı olur. AE, enine kesitsel ve boylamsal veri kümeleri üzerinde eş zamanlı olarak eğitilir.

Projektör bloğu bir 4- boyutlu vektörü girdi olarak alır ve onu dFI olarak adlandırdığımız z=A ⋅ y skaler vektörüne dönüştürür. Eğitim sırasında, girişlere bir çift vektör beslenir: sistemin mevcut durumu için bir giriş ve gelecekteki durum için bir yn artı 1. Doğrusal dinamik bloğu, otoregresyon problemini (7) çözer ve gelecekteki Zn artı 1=ξ(rZn)=rzn artı b durumunu tahmin eder. Yardımcı kod çözücü bloğu, AE bloğundaki ϕ−1 kod çözücüyü kullanarak ezn artı 1 doğrusal dinamik bloğunun çıktısından orijinal 12-boyut CBC vektörünü yeniden oluşturur: e xn artı 1=ϕ 1 ðB ezn artı 1Þ.

Projektördeki A ve B matrislerini ve doğrusal dinamik bloklarını Denklem'in çözümünde sol ve sağ özvektörler olmaya zorlamak. (7) aşağıdaki kısıtlamaları ekledik:

Burada LAE, AE yeniden yapılandırma kaybıdır, Lpred gelecekteki durum yeniden yapılandırma kaybıdır, LAR otomatik regresyon kaybıdır, LC, Denklemden kısıtlamaları zorlamak için kayıptır. (8) ve k Wk2 2 terimi, aşırı uydurma sorununu önlemek için NN ağırlıklarının L2 düzenlemesidir.

1, 3 ve 4 ağırlıkları sırasıyla 1, 100 ve 0.01 değerlerine atanmıştır. Ağırlık 2, eğitim sırasında kademeli olarak 0'dan 1'e çıkarıldı. Model, 0.001 öğrenme oranı ve Adam optimizer 68 ile 600 epoch için eğitildi. Son 200 epoch, 0.0001 öğrenme oranı ile eğitildi. AE/AR NN mimarisi, Python ve TensorFlow çerçevesi69 ile uygulandı.

Sıra parametresinin doğrusal olmayan dinamikleri, ölüm oranını açıklamak için çok önemlidir. Aynı zamanda, ölüm oranı iki katına çıkma süresinin birimleri cinsinden hayvan yaşam süresini t ifade eden boyutsuz parametre büyükse, doğrusal olmamanın etkileri bir hayvanın yaşamı boyunca hemen hemen her zaman ihmal edilebilir, t ≫ {{1} }. Farelerde gözlemlenen dFI ikiye katlama oranları göz önüne alındığında, t ~ 3 ve dolayısıyla lineer AR modeli yalnızca makul bir tahmindir. Muhtemelen dFI ile mod birleştirmenin etkileri de dahil olmak üzere, AR modellerindeki sıralamayı artırarak gelecekte daha iyi dFI varyantları elde edilmelidir.

Model değerlendirmesi

Model, AE-AR modelinin eğitiminden tamamen hariç tutulan test veri setlerinde (bkz. Ek Veri 3) doğrulandı. Test veri kümeleri, farklı yaş ve cinsiyetteki NIH Swiss fare kohortlarından (veri kümesi MA0071), 15 ay boyunca gözlemlenen bir NIH Swiss erkek fare kohortundan (veri kümesi MA0072) ve saf erkek ve kohortlardan CBC örnekleri toplanarak bağımsız deneylerden elde edildi. onaylanmış deneysel uç noktalara (veri kümesi MA0073) ulaştıktan sonra insanca ötenazi uygulanan dişi NIH İsviçre fareleri.

AE'nin yeniden yapılandırma hatasını, eğitim ve test setlerindeki (Ek Veri 4 ve Ek Veri 5) her bir CBC özelliği için kök ortalama kare hatası (RMSE) ve belirleme katsayısı R2'yi hesaplayarak tahmin ettik. Test setindeki ortalama RMSE, R2=0.55 ile 229.6 idi; eğitim setinde RMSE 106.4 ve R2=0.77 idi. En iyi rekonstrüksiyon hematokrit (R2=0.95), kırmızı kan hücreleri (R2=0.92) ve lenfositler (R2=0.87) için elde edildi; en kötü sonuçlar, test setindeki ortalama korpusküler hemoglobin konsantrasyonu (R2=- 0,82) ve trombositler (R2=- 0,14) içindi. −1 < R2 < 1 tanımına göre (bkz. örn.70), niceliğin tren veya doğrulama setlerinde negatif olabileceğini, bu da özellikle kötü uyum durumlarını gösterir.

Bir ilacın dFI üzerindeki etkilerinin belirlenmesi

Tek tek hayvanlarda rapamisinin dFI yörüngeleri üzerindeki etkilerinin araştırmasını yaptık. Teknik olarak, müteakip zaman noktaları arasındaki tedavi miktarına bağlı olarak zaman aralıklarında bireysel yaşam öyküleri boyunca dFI seviyelerindeki artışları karşılaştırdık. Bu tür bir analiz, dFI ile yaklaşan düzen parametresi için açıkça hareket denklemine (7) dayanır. İlacın etkisi, hem tedavi hem de kontrol gruplarında, ilaç verildiğinde ölçümler arasındaki dFI artışlarını azaltan ve ilaç verilmediğinde etkisiz (kuvvetsiz) olan “kuvvet” terimi olarak kendini gösterir.

Bu nedenle, bir ilacın yaşlanma süreci üzerindeki etkisinin belirlenmesi, Denklem (1)'deki otoregresyon problemindeki "kuvvet" terimini belirlemeye eşdeğerdir. (4). Hayvanlar arasındaki dFI düzeylerinin doğal varyasyonu genellikle yüksek olduğundan, boylamsal çalışmalar standart grup karşılaştırmalarından daha fazla istatistiksel güce sahip olmalıdır. dFI, AR modeli (7) ile eğitildi. Buna göre, bir yaşlanma karşıtı müdahalenin etkilerinin uzunlamasına bir analizinde sinyal-gürültü oranını maksimize etmek için çok uygundur. Gerekirse, otoregresyon modeli, deneysel grup veya hayvanların cinsiyeti gibi herhangi bir sayıda karıştırıcı faktörü barındırabilir. Teknik olarak, Denklem'in (4) sağ tarafına ilgili ortak değişkenler eklenerek amaca ulaşılabilir.

Geç Yaşam Mortalite ve Hayatta Kalma Analizi

Fare ölümlerine ilişkin veriler ref. 25. Analiz için sadece kontrol grupları seçildi. Çalışmadan çıkarılan fareler, mevcut hayatta kalma analizinden de çıkarıldı. Fareler, üç çalışma merkezinden ve kohortlardan bir araya toplandı ve cinsiyete göre iki gruba ayrıldı. Genel olarak, 3249 erkek fare ve 2978 dişi fare vardı.

Mortalite analizi, yaşam hatları python paketi 65'ten Nelson-Aalen tesisatçısının yardımıyla yapılır. Hayatta kalanların ve diğer hayatta kalma analizlerinin Gompertz uyumu için GitHub'da yayınlanan özel kodu kullandık.

Raporlama özeti

Araştırma tasarımı hakkında daha fazla bilgi, bu makaleye bağlı Doğa Araştırma Raporlama Özetinde mevcuttur.

Veri kullanılabilirliği

Bu çalışmanın bulgularını destekleyen veriler MPD'de mevcuttur (RRID: SCR_003212). Tüm bulguları yeniden oluşturmak için ham veri dosyaları ve komut dosyaları GitHub web sitesinde mevcuttur. Makul talep üzerine ilgili yazarlardan ek veriler temin edilebilir. Kaynak veriler bu makalede verilmektedir.

Kod kullanılabilirliği

Kod, GitHub web sitesinde mevcut olacaktır.

Referanslar

1. Horvath, S. İnsan dokularının ve hücre tiplerinin DNA metilasyon yaşı. Genom Biol. 14, R115 (2013).

2. Levine, ME ve ark. Yaşam süresi ve sağlık süresi için yaşlanmanın epigenetik bir biyobelirteci. Yaşlanma 10, 573 (2018).

3. Antakya, MP ve ark. Fizyolojik kırılganlık indeksi (pdf): farelerde bireysel biyolojik yaşın kantitatif bir yaşam içi tahmini. Yaşlanma 9, 615 (2017).

4. Putin, E. ve diğerleri. İnsan yaşlanmasının derin biyobelirteçleri: derin sinir ağlarının biyobelirteç geliştirmeye uygulanması. Yaşlanma 8, 1021 (2016).

5. Pyrkov, TV ve ark. Kan belirteçlerinin uzunlamasına analizi, ilerleyici dayanıklılık kaybını ortaya koyuyor ve insan ömrünün nihai sınırını tahmin ediyor. Nat. komün. 12, 2765 (2019).

6. Schultz, MB ve ark. Fare kırılganlığının makine öğrenimi analizine dayalı yaş ve yaşam beklentisi saatleri. Nat. komün. 11, 1 (2020).

7. Cohen, AA ve ark. Yeni bir istatistiksel yaklaşım, yaşlanma sırasında çok sistemli fizyolojik düzensizlik için kanıt gösterir. Yaşlanma Mekanizmaları Dev. 134, 110 (2013).

8. Mitnitski, AB, Mogilner, AJ & Rockwood, K. Yaşlanmanın temsili bir ölçüsü olarak açıkların birikmesi. ScientificWorldJournal 1, 323–336 (2001).

9. Mitnitski, A. et al. Yaşa bağlı kırılganlık ve yaşlanmanın biyolojik belirteçleri ile ilişkisi. BMC Med. 13, 161 (2015).

10. Blodgett, JM, Theou, O., Mitnitski, A., Howlett, SE & Rockwood, K. Yaş ve cinsiyete göre laboratuvar kırılganlık indeksi ile olumsuz sağlık sonuçları arasındaki ilişkiler. Yaşlanma Med. 2, 11 (2019).

11. Adalet, J. et al. İdiyopatik pulmoner fibrozda senolitikler: insanda ilk, açık etiketli, pilot çalışmanın sonuçları. ebiotıp 40, 554–563 (2019).

12. Fahy, GM ve ark. İnsanlarda epigenetik yaşlanma ve immün yaşlanma eğilimlerinin tersine çevrilmesi. Yaşlanma Hücresi 18, e13028 (2019).

13. Hermann Haken. fizik Astron. çevrimiçi Libr.

14. Scheffer, M. ve ark. Kritik geçişler için erken uyarı sinyalleri. Doğa 461, 53 (2009).

15. Scheffer, M. ve ark. İnsanların ve diğer hayvanların dayanıklılığının ölçülmesi. İşlem Natl Acad. bilim ABD 115, 11883 (2018).

16. Krotov, D., Dubuis, JO, Gregor, T. & Bialek, W. Morphogenesis at kritiklik. İşlem Natl Acad. bilim 111, 3683 (2014).

17. Kogan, V., Molodtsov, I., Menshikov, LI, Reis, RJS & Fedichev, P. Bir model gen ağının kararlılık analizi, yaşlanma stresi direncini ve ihmal edilebilir yaşlanmayı birbirine bağlar. bilim 5, 13589 (2015).

18. Podolskiy, D. Gen ağlarının kritik dinamikleri, yaşlanmanın ve Gompertz yasasının arkasındaki mekanizmadır.

19. Bogue, MA ve ark. Fare yaşam süresinin ve sağlık süresinin genetik analizi için fare fenomeni veritabanındaki veri kaynaklarına erişim. J. Gerontoloji. Sör. Bir 71, 170 (2016).

20. Fiedler, BE Handbook of Dynamical Systems, Cilt. 2 (Gulf Profesyonel Yayıncılık, 2002).

21. Seydel, R. Pratik Çatallanma ve Stabilite Analizi, Cilt. 1, s. 477 (Springer Science & Business Media, 2009).

22. Hughes, BG & Hekimi, S. Uzun ömürlü fare ve Caenorhabditis elegans mutantlarında uzun ömürlülüğün farklı mekanizmaları ölüm oranlarının istatistiksel analiziyle ortaya çıktı. Genetik 204, 905 (2016).

23. Yuan, R. ve ark. Kendilenmiş fare suşları arasında dolaşan igf1 yoluyla dişi cinsel olgunlaşma yaşının ve yaşam süresinin genetik düzenlemesi İşlem Natl Acad. bilim 109, 8224 (2012).

24. Yuan, R. ve ark. Kendilenmiş fare suşlarının yaşlanması: ortanca yaşam süreleri ve dolaşımdaki igf1 seviyeleri hakkında çalışma tasarımı ve ara rapor. Yaşlanma Hücresi 8, 277 (2009).

25. Harrison, DE ve ark. Yaşamın sonlarında beslenen rapamisin, genetik olarak heterojen farelerde yaşam süresini uzatır. Doğa 460, 392 (2009).

26. O'Connell, KE ve ark. Pratik murin hematopatolojisi: karşılaştırmalı bir inceleme ve araştırma için çıkarımlar. Zorunlu Med. 65, 96 (2015).

27. Patel, KV ve ark. Yaşlı erişkinlerde Kırmızı Hücre dağılım genişliği ve ölüm oranı: bir meta-analiz. J. Gerontol. 65 A, 258 (2010).

28. Baggiolini, M. Kemokinler ve lökosit trafiği.

29. Harris, TB ve ark. Yüksek interlökin-6 ve C-reaktif protein düzeylerinin yaşlılarda mortalite ile ilişkisi. Am. J.Med. 106, 506 (1999).

30. Mahmoudi, S., Xu, L. & Brunet, A. Ortaya çıkan gençleştirme stratejileriyle zamanı geri almak. Nat. Hücre Biol. 21, 32 (2019).

31. Kuilman, T., Michaloglou, C., Mooi, WJ & Peeper, DS Yaşlanmanın özü. Gene Dev. 24, 2463 (2010).

32. van Deursen, JM Yaşlanan hücrelerin yaşlanmadaki rolü. Doğa 509, 439 (2014).

33. Hall, BM ve ark. Farelerin yaşlanması, yaşlanmış hücreler tarafından genç farelerde indüklenebilen p16(Ink4a)- ve -galaktosidaz pozitif makrofaj birikimi ile ilişkilidir. Yaşlanma 8, 1294 (2016).

34. Kim, WY & Sharpless, NE Kanser ve yaşlanmada INK4/ARF'nin düzenlenmesi. Hücre 127, 265 (2006).

35. Burd, CE ve ark. Bir p16 INK4a-lusiferaz modeli ile in vivo tümör oluşumu ve yaşlanmanın izlenmesi. Hücre 152, 340 (2013).

36. Wilkinson, JE ve ark. Rapamisin farelerde yaşlanmayı yavaşlatır. Yaşlanma Hücresi 11, 675 (2012).

37. Bitto, A. et al. Geçici rapamisin tedavisi, orta yaşlı farelerde yaşam süresini ve sağlık süresini uzatabilir. elife 5, e16351 (2016).

38. Miller, RA ve ark. Farelerde rapamisin aracılı yaşam süresi artışı doza ve cinsiyete bağlıdır ve metabolik olarak diyet kısıtlamasından farklıdır. Yaşlanma Hücresi 13, 468 (2014).

39. Balleza, E. ve ark. Genetik düzenleyici ağlarda kritik dinamikler: dört krallıktan örnekler. PLoS Bir 3, e2456 (2008).

40. Nakamura, E., Miyao, K. & Ozeki, T. Temel bileşen analizi ile biyolojik yaşın değerlendirilmesi. makine Yaşlanma Dev. 46, 1 (1988).

41. Park, J., Cho, B., Kwon, H. & Lee, C. Koreli erkeklerde temel bileşen analizi ve yaşlanmanın klinik biyobelirteçlerini kullanarak bir biyolojik yaş değerlendirme denklemi geliştirmek. Ark. Gerontol. geriatri 49, 7 (2009).

42. Tarkhov, AE ve diğerleri. Yaşın evrensel bir transkriptomik imzası, Caenorhabditis elegans'ın yaşlanma yörüngelerinin zamansal ölçeklendirmesini ortaya koymaktadır. bilim 9, 1 (2019).

43. Johnstone, IM & Lu, AY Yüksek boyutlarda temel bileşenler analizi için tutarlılık ve seyreklik üzerine. J. Am. İstatistik Doç. 104, 682 (2009).

44. Mardt, A., Pasquali, L., Wu, H. & Noé, F. Moleküler kinetiğin derinlemesine öğrenilmesi için VAMPnets. Nat. komün. 9, 5 (2018).

45. Lusch, B., Kutz, JN & Brunton, SL Lineer olmayan dinamiklerin evrensel lineer yerleşimleri için derin öğrenme. Nat. komün. 9, 4950 (2018).

46. ​​Wu, T. & Tegmark, M. Denetimsiz öğrenme için bir yapay zeka fizikçisine doğru. fizik Rev. E 100, 033311 (2019).

47. Liu, Z. & Tegmark, M. Ai poincar\'e: Yörüngelerden koruma yasalarını öğrenen makine. fizik Rahip Lett. 126, 180604 (2020).

48. Hofmann, B. Youngblood, eski bedenleri canlandırır: farelerden insanlara geçerken düşünmeye çağrı. Karger 1, 45 (2018).

49. Beerman, I. et al. DNA metilasyon manzarasının çoğalmaya bağlı değişiklikleri, hematopoietik kök hücre yaşlanmasının temelini oluşturur. Hücre Kök Hücre 12, 413 (2013).

50. Franceschi, C. ve ark. Enflamasyon yaşlanması: immün yaşlanma üzerine evrimsel bir bakış açısı. Ann. NY Acad. bilim 908, 244 (2006).

51. Pawelec, G. Bağışıklık yaşlanması ve kanser. Biogerontoloji 18, 717 (2017).

52. Crooke, SN, Ovsyannikova, IG, Polonya, GA & Kennedy, RB İmmünosenesans ve insan aşısı bağışıklık tepkileri. Bağışıklık. Yaşlanma 16, 25 (2019).

53. Pang, WW ve ark. İnsan kemik iliği hematopoietik kök hücrelerinin sıklığı artar ve yaşla birlikte miyeloid eğilimlidir. İşlem Natl Acad. bilim ABD 108, 20012 (2011).

54. López-Otín, C., Blasco, MA, Partridge, L., Serrano, M. & Kroemer, G. Yaşlanmanın ayırt edici özellikleri. Hücre 153, 1194 (2013).

55. Partridge, L., Fuentealba, M. & Kennedy, BK İlaç keşfi yoluyla yaşlanmayı yavaşlatma arayışı. Nat. Rev. Drug Discover. 19, 513–532 (2020).

56. Wang, Y. ve ark. Rutin laboratuvar verilerine dayanan kırılganlık indeksi ile primer akciğer kanserli yaşlı hastalarda kemoterapi advers reaksiyonlarının ve mortalitenin tahmini. klinik Interv. Yaşlanma 14, 1187 (2019).

57. Kane, AE, Keller, KM, Heinze-Milne, S., Grandy, SA & Howlett, SE Klinik ve laboratuvar ölçümlerine dayalı bir murin kırılganlık indeksi: kırılgan ve proinflamatuar sitokinler arasındaki bağlantılar cinsiyete göre farklılık gösterir . J. Gerontol. Sör. 74, 275 (2019).

58. Sacher, G. & Trucco, E. Ölümlülüğün stokastik teorisi. Ann. NY Acad. bilim 96, 985 (1962).

59. Yashin, AI, Manton, KG & Vaupel, JW Mortalite ve heterojen bir popülasyonda yaşlanma: gözlemlenen ve gözlemlenmeyen değişkenlerle stokastik bir süreç modeli. teori Popül. Biol. 27, 154 (1985).

60. Vaupel, JW ve ark. Uzun ömürlülüğün biyodemografik yörüngeleri. Bilim 280, 855 (1998).

61. Pyrkov, TV, Sokolov, IS & Fedichev, PO Giyilebilir sensör verilerinin derin uzunlamasına fenotiplemesi, uzun ömür, stres ve dayanıklılığın bağımsız belirteçlerini ortaya çıkarır. Yaşlanma 13, 7900 (2021).

62. Tarkhov, AE, Denisov, KA, & Fedichev, PO Yaşlanan saatler, entropi ve yaşı tersine çevirmenin sınırları. bioRxiv (McGraw-Hill, 2022).

63. Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: {P}ython'da makine öğrenimi. J. Mach. Öğrenmek. Res. 12, 2825 (2011).

64. Peterset, LL al. Farelerde pıhtılaşma ve hematolojik fenotipler için büyük ölçekli, yüksek verimli tarama. Fizyol. Genomics.11, 185–193 (2002).

65. Davidson-Pilon, C. Lifelines.

66. Hinton, GE & Salakhutdinov, RR Sinir ağları ile verilerin boyutsallığının azaltılması. Bilim 313, 504 (2006).

67. He, K., Zhang, X., Ren, S. & Sun, J. Görüntü tanıma için derin artık öğrenme. 2016'da IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Konferansı (CVPR), 2016, s. 770–778 (IEEE Computer Society, 2016).

68. Kingma, DP & Ba, JL Adam: stokastik optimizasyon için bir yöntem.

69. Abadi, M. TensorFlow: heterojen sistemlerde büyük ölçekli makine öğrenimi.

70. Steel, RGD & Torrie, JH İstatistik ilkeleri ve prosedürleri: biyolojik bilimlere özel referansla. (McGraw Tepesi, 1960). 71. Avchaciov, K. AI, boyuna verilerden yaşlanma ilkelerinin denetimsiz öğrenimi için.

teşekkürler

Cömertçe p16-Luc muhabir fareleri sağladığı için Norman Sharpless'a teşekkür ederiz. Bu çalışma kısmen, Roswell Park Kapsamlı Kanser Merkezi'nin Laboratuar Hayvanı ve Translasyonel Görüntüleme Paylaşılan Kaynaklarının (MPA ve AVG) kullanımı için Ulusal Kanser Enstitüsü (NCI) hibe P30 CA016056 tarafından ve Genome Protection, Inc. (MPA ve ortalama). Yazarlar, faydalı yorumları ve tartışmaları için Gero'dan M. Kholin'e minnettardır.

Yazar Katkıları

MPA ve EIA deneyler tasarladı ve gerçekleştirdi, verileri analiz etti ve yorumladı ve el yazmasını inceledi. KA ve AET, hesaplamalar ve veri analizi gerçekleştirdi ve taslağı yazdı. OG, LIM, AVG ve POF sonuçları tartıştı ve taslağı yazıp gözden geçirdi.

Rekabet eden çıkarlar

POF, Gero PTE'nin hissedarıdır. LTD. AVG, Gero PTE'nin bir üyesidir. LTD. Danışma Kurulu. KA, AET, LIM, OB ve POF, Gero PTE'nin çalışanlarıdır. LTD. AVG, Genome Protection'ın kurucu ortağı ve hissedarıdır. EIA, Genome Protection'ın bir çalışanıdır. MPA'nın rakip çıkarları yoktur. Çalışma Gero PTE tarafından finanse edildi. LTD.

Ek Bilgiler

Ek bilgiÇevrimiçi sürüm, mevcut ek materyalleri içerir.

Yazışmalar ve taleplermateryaller için Peter O. Fedichev'e gönderilmelidir.

Hakem değerlendirmesi bilgisiNature Communications, Konstantin Arbeev, Arnold Mitnitski ve anonim eleştirmenlere bu çalışmanın akran değerlendirmesine katkılarından dolayı teşekkür eder.

yayıncının notuSpringer Nature, yayınlanan haritalardaki ve kurumsal bağlantılardaki yetki iddiaları konusunda tarafsız kalır.

Açık ErişimBu makale Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı altında lisanslanmıştır; bu Lisans orijinal yazar(lar)a uygun şekilde atıfta bulunduğunuz sürece herhangi bir ortam veya formatta kullanıma, paylaşıma, uyarlamaya, dağıtıma ve çoğaltmaya izin verir. ) ve kaynak, Creative Commons lisansına bir bağlantı sağlayın ve değişiklik yapılıp yapılmadığını belirtin. Bu makaledeki resimler veya diğer üçüncü şahıs materyalleri, materyalin kredi limitinde aksi belirtilmedikçe, makalenin Creative Commons lisansına dahil edilmiştir. Materyal, makalenin Creative Commons lisansına dahil değilse ve kullanım amacınız yasal düzenleme tarafından izin verilmiyorsa veya izin verilen kullanımı aşıyorsa, doğrudan telif hakkı sahibinden izin almanız gerekir.

Daha fazla bilgi için: david.deng@wecistanche.com / WhatApp:86 13632399501