蛋白质组学帮你找到衰老的秘密

最近，研究人员发现，正常的和病理性的多肽组学变化，可能会增进我们对于衰老分子机制的理解。蛋白质组学分析与治疗相结合，可能会影响病理性衰老。该研究已发表在最近的美国权威肿瘤杂志《Oncotarget》。

　　

生物通报道：最近，研究人员发现，正常的和病理性的多肽组学变化，可能会增进我们对于衰老分子机制的理解。蛋白质组学分析与治疗相结合，可能会影响病理性衰老。延伸阅读：衰老如何破坏我们的免疫系统？。

这是第一次有研究人员成功地在分子水平上展示了正常衰老和病理性衰老之间的差异。在一项最大的蛋白质组衰老研究中，德国Leibniz衰老研究所——Fritz Lipmann研究所（FLI）的一个跨学科研究小组，和德国生物科技公司“mosaiques diagnostics”，分析了11560名患者的尿液。FLI科学主任K. Lenhard Rudolph博士指出：“我们的研究结果有助于进一步了解人类衰老的分子机制，可能有助于开发治疗方法，改善老年人的健康问题，并避免与年龄相关的疾病和障碍。”该研究已发表在最近的美国权威肿瘤杂志《Oncotarget》。

多肽与衰老有何关系？
我们衰老有两种不同的方式。细胞衰老过程可导致生理性或原发性衰老。它们发生在没有疾病的情况下，到目前为止不能被影响，将人类寿命的最大限度限制在120年左右。相比之下，继发性衰老包括一些内部过程，它们通过疾病或不健康的生活方式缩短寿命。

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最近，来自FLI和mosaiques diagnostics的一组科学家发现，这些形式的衰老之间存在分子途径上的差异。为此，他们分析了1227名健康人和10333名患病者（年龄在20和86岁之间）的尿多肽组。这些疾病包括糖尿病、肾病和心血管疾病。利用蛋白质组学分析——通过分析特定蛋白质和肽模式来检测体内变化的一种新研究方法，研究人员确定了112种常见的年龄相关多肽。其中，有27种多肽可能与原发性衰老有关，主要影响胶原蛋白的降解和免疫系统的激活。另外85种多肽可以与继发性衰老有关，主要与生物体对营养物质的反应有关。

蛋白质组学分析如何能帮助减缓衰老？
所确定的多肽可用于蛋白质组学诊断试验，被mosaiques diagnostics公司应用于检测病人的心脏病、心肌功能不全或糖尿病肾病（糖尿病引起的肾功能不全）的发病风险。这些疾病通常发生在生理性衰老之前数年，并会导致继发性衰老，从而限制了患者的寿命。mosaiques diagnostics创始人、蛋白质组学研究员Harald Mischak博士解释说：“通常疾病出现在分子水平上。通过蛋白质组分析，可以早期发现它们。通过将蛋白质组学分析与早期的药物治疗及生活方式变化相结合，我们可以非常有效地检测到疾病并对其进行治疗。这种新的治疗方法比目前的治疗方法更有前景，后者只有当疾病已经损坏的器官和组织时才开始起效。”

尿多肽组的蛋白质组学分析和早期治疗相结合，可能有助于避免或减缓年龄相关疾病的发生，因此，能延缓人类的继发性衰老。

（生物通：王英）

生物通推荐原文摘要：
Identification of ageing-associated naturally occurring peptides in human urine
Abstract: To assess normal and pathological peptidomic changes that may lead to an improved understanding of molecular mechanisms underlying ageing, urinarypeptidomes of 1227 healthy and 10333 diseased individuals between 20 and 86 years of age were investigated. The diseases thereby comprised diabetes mellitus, renal and cardiovascular diseases. Using age as a continuous variable, 116 peptides were identified that significantly (p < 0.05; |ρ|≥0.2) correlated with age in the healthy cohort. The same approach was applied to the diseased cohort. Upon comparison of the peptide patterns of the two cohorts 112 common age-correlated peptides were identified. These 112 peptides predominantly originated from collagen, uromodulin and fibrinogen. While most fibrillar and basement membrane collagen fragments showed a decreased age-related excretion, uromodulin, beta-2-microglobulin and fibrinogen fragments showed an increase. Peptide-based in silico protease analysis was performed and 32 proteases, including matrix metalloproteinases and cathepsins, were predicted to be involved in ageing. Identified peptides, predicted proteases and patient information were combined in a systems biology pathway analysis to identify molecular pathways associated with normal and/or pathological ageing. While perturbations in collagen homeostasis, trafficking of toll-like receptors and endosomal pathways were commonly identified, degradation of insulin-like growth factor-binding proteins was uniquely identified in pathological ageing.