DNA甲基化衰老时钟是目前公认的量化和预测人类生物学年龄的工具。通过采集血液或唾液，通过大样本人群的DNA甲基化测量，就可以估计年龄、预测疾病风险和预期寿命。

这是为什么呢？一项发表在《Genome Biology》的论文[1]从免疫系统衰老的角度给出了一些答案。

【背景】

【方法与结果】

为了探索表观遗传时钟内部的生物学原因，研究者对四个不同的表观遗传时钟进行了功能基因组学分析，包括Hannum的血液预测器、Horvath的多组织预测器、Horvath的皮肤/血液预测器以及Zhang的血液/唾液预测器。

研究者使用了3132个个体的血液DNA甲基组和转录组数据。研究者发现，四个时钟对个体的年龄进行了类似的预测，它们的构成CpG二核苷酸在DNA甲基化水平上相关，并且富集于相似的组蛋白修饰和染色质状态。有趣的是，时钟的CpG二核苷酸的DNA甲基化水平通常与转录中的基因表达相关。所涉及的基因集高度重叠，且富含T细胞过程。

图1 四种甲基化时钟算法都可以精准预测人类生物学年龄，平均偏差低至2.7年（右下角子图，全血/唾液样本衰老时钟）

本研究揭示了表观遗传时钟的预测年龄能力涉及其检测幼稚和激活免疫血液细胞的比例变化，这是免疫衰老的一个本质特征。这一发现有助于解释这种测量与年龄相关的偏差与年龄相关的健康结果之间的关联。

研究还发现，时钟CpG甲基化与转录中的基因表达常常相关，这些基因涉及T细胞功能，这为深入了解这些时钟的生物学过程提供了新的线索。这些发现有助于选择使用表观遗传时钟研究与T和NK细胞相关的年龄相关表型。

【结论】

图3 科学家提出了新的假说，将Activated cell替换成Naive cell，可能让人实现“逆龄”和免疫年轻化？

总之，采用DNA甲基化生物学年龄与免疫功能监测工具（例如DeepoMe的Capome系列），通过大模型计算，有望为细胞治疗、免疫细胞体外化学重编程提供精准的量化工具，进而实现治疗方案的迭代、优化。

 参考文献 【1】Functional genomics analysis identifies T and NK cell activation
as a driver of epigenetic clock progression. Genome Biology. PMID:35031073