In-depth characterization of the DNA methylation aging landscape links epigenetic noise and genotype-specific epigenetic aging to inflammaging
यह अध्ययन 8,00,000 से अधिक CpGs को दस विशिष्ट डीएनए मिथाइलेशन उम्र बढ़ने के पैटर्न में वर्गीकृत करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि जीनोटाइप-विशिष्ट मिथाइलेशन सूजन संबंधी रोगों को मध्यस्थता प्रदान करता है जबकि आयु-निर्भर एपिजेनेटिक शोर, जो प्रतिरक्षा-कोशिका विविधताओं और कोशिका-प्रकार-स्वतंत्र कारकों दोनों द्वारा संचालित होता है, इन्फ्लेमजिंग (inflamaging) और मृत्यु दर से जुड़ा हुआ है।
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मानव शरीर की प्रत्येक कोशिका में डीएनए (DNA) के रूप में एक जटिल निर्देश पुस्तिका होती है, लेकिन जैसे-जैसे हम बड़े होते हैं, इन निर्देशों को पढ़ने और लागू करने का तरीका बदल जाता है। यह सब होने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक 'डीएनए मिथाइलेशन' नामक एक रासायनिक प्रक्रिया है, जहाँ सूक्ष्म आणविक टैग्स (molecular tags) जेनेटिक कोड से जुड़ जाते हैं। इन टैग्स को उन स्टिकी नोट्स (sticky notes) के रूप में सोचें जो कोशिका को बताते हैं कि निर्देश पुस्तिका के किन हिस्सों को पढ़ना है और किन्हें अनदेखा करना है। पिछले कुछ दशकों में, वैज्ञानिकों ने सीखा है कि उम्र बढ़ने के साथ इन स्टिकी नोट्स का पैटर्न अनुमानित रूप से बदलता है, जिससे एक प्रकार की जैविक घड़ी (biological clock) बन जाती है जो किसी व्यक्ति की आयु का अनुमान लगा सकती है। हालाँकि, ये पैटर्न कैसे बदलते हैं, इसकी पूरी तस्वीर अब तक धुंधली रही है। हम जानते हैं कि उम्र के साथ मानव जेनेटिक कोड का आधे से अधिक हिस्सा बदल जाता है, लेकिन हमारे पास इन परिवर्तनों के विभिन्न रूपों का एक स्पष्ट मानचित्र नहीं था। कुछ परिवर्तन निरंतर और समान रूप से होते हैं, जबकि अन्य अधिक अनियमित हो जाते हैं या केवल विशिष्ट समूहों के लोगों में दिखाई देते हैं। इन अलग-अलग पैटर्नों को समझना महत्वपूर्ण है क्योंकि वे इस बात की कुंजी हो सकते हैं कि हम अलग-अलग तरह से क्यों बूढ़े होते हैं, कुछ लोग मधुमेह या हृदय रोग जैसी उम्र से संबंधित बीमारियों के शिकार क्यों होते हैं, और समय के साथ हमारी प्रतिरक्षा प्रणाली (immune system) अपना संतुलन कैसे खो देती है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने डेटा को एक चित्र की तरह मानकर इन उम्र संबंधी पैटर्नों का एक विस्तृत मानचित्र तैयार किया है। स्प्रेडशीट में संख्याओं को देखने के बजाय, उन्होंने 3,500 से अधिक व्यक्तियों के डीएनए मिथाइलेशन डेटा को द्वि-आयामी (two-dimensional) छवियों में बदल दिया। इन छवियों में, क्षैतिज अक्ष (horizontal axis) व्यक्ति की आयु को दर्शाता है, और ऊर्ध्वाधर अक्ष (vertical axis) उनके डीएनए पर रासायनिक टैग्स के स्तर को दर्शाता है। छवि का घनत्व (density) यह बताता है कि एक निश्चित आयु पर कितने लोग एक विशिष्ट पैटर्न साझा करते हैं। 'डीप लर्निंग नेटवर्क' नामक एक प्रकार के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए, जो छवियों में आकृतियों को पहचानने में असाधारण रूप से सक्षम है, शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को 800,000 से अधिक इन जेनेटिक साइटों को दस विशिष्ट श्रेणियों में वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया। इस दृष्टिकोण ने उन्हें उन बारीकियों को देखने की अनुमति दी जिन्हें पारंपरिक सांख्यिकीय विधियाँ चूक गई थीं, जिससे यह पता चला कि उम्र बढ़ने का परिदृश्य पहले की तुलना में कहीं अधिक विविध है।
अध्ययन ने दस विशिष्ट प्रकार के पैटर्न की पहचान की। कुछ साइटें जैसे-जैसे लोग बूढ़े होते हैं, एक सीधी और अनुमानित रेखा में बदलती हैं, जबकि अन्य लोगों के बीच भिन्नता के स्तर में निरंतर वृद्धि दिखाती हैं। कुछ साइटें चट्टान की तरह स्थिर और अपरिवर्तित रहती हैं, जबकि अन्य तब तक स्थिर रहती हैं जब तक कि कुछ व्यक्ति अचानक एक बड़ा विचलन (deviation) नहीं दिखाते। ऐसे भी साइट्स हैं जो आबादी को दो या तीन अलग-अलग समूहों में विभाजित करती हैं, जो अक्सर किसी व्यक्ति के लिंग या उनकी विशिष्ट आनुवंशिकता (genetic makeup) द्वारा संचालित होती हैं। डेटा को इस तरह वर्गीकृत करके, शोधकर्ता प्रत्येक पैटर्न को विशिष्ट जैविक विशेषताओं से जोड़ने में सक्षम हुए। उदाहरण के लिए, जो साइटें सीधी रेखा में बदलती हैं, वे अक्सर जीनोम के उन क्षेत्रों में पाई जाती हैं जो प्रतिरक्षा कोशिकाओं (immune cells) को नियंत्रित करते हैं, जिससे पता चलता है कि बुढ़ापे की निरंतर प्रक्रिया आंशिक रूप से हमारे रक्त में संचार करने वाली प्रतिरक्षा कोशिकाओं के प्रकारों में बदलाव से प्रेरित होती है। इसके विपरीत, जो साइटें उम्र के साथ अधिक अनियमित और शोर (erratic and noisy) वाली हो जाती हैं, वे उन क्षेत्रों में पाई जाती हैं जो आमतौर पर जीन को बंद रखने का काम करते हैं, जो यह संकेत देता है कि उम्र बढ़ना जेनेटिक नियंत्रण प्रणाली में एक प्रकार की अराजकता (chaos) पैदा करता है।
सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक उन साइटों का विशिष्ट समूह है जो उम्र के साथ अपने औसत स्तर में नहीं बदलते हैं, बल्कि तेजी से 'शोर' (noisy) वाले होते जाते हैं, जिसका अर्थ है कि उम्र बढ़ने के साथ लोगों के बीच भिन्नता का स्तर बढ़ता जाता है। शोधकर्ताओं ने एक नया उपकरण बनाया, जिसे वे "नॉइज़क्लॉक" (NoiseClock) कहते हैं, ताकि इस विशिष्ट प्रकार के जेनेटिक शोर को मापा जा सके। उन्होंने पाया कि यह शोर "इन्फ्लेमेजिंग" (inflammaging) से मजबूती से जुड़ा हुआ है, जो उम्र के साथ बढ़ने वाली एक पुरानी, निम्न-स्तर की सूजन (inflammation) है और कई बीमारियों का एक प्रमुख चालक है। महत्वपूर्ण रूप से, यह संबंध रक्त में मौजूद प्रतिरक्षा कोशिकाओं के प्रकारों में होने वाले परिवर्तनों को ध्यान में रखने के बाद भी बना रहता है। नॉइज़क्लॉक टाइप-2 मधुमेह, रुमेटॉइड अर्थराइटिस और उच्च रक्तचाप जैसी सूजन संबंधी बीमारियों के जोखिम की भविष्यवाणी करने में सक्षम था। इसके अलावा, स्कॉटलैंड में एक बड़े समूह में परीक्षण करने पर, इस जेनेटिक शोर के माप का संबंध किसी भी कारण से मृत्यु के उच्च जोखिम से पाया गया, जो व्यक्ति की वास्तविक आयु या अन्य स्वास्थ्य कारकों से स्वतंत्र था। यह सुझाव देता है कि हमारे जेनेटिक टैग्स में बढ़ता हुआ यादृच्छिकपन (randomness) बुढ़ापे की प्रक्रिया का एक मौलिक हिस्सा है जिसे वर्तमान एजिंग क्लॉक्स पूरी तरह से नहीं पकड़ पाते हैं।
अध्ययन ने हमारे जीन और हम कैसे बूढ़े होते हैं, इसके बीच एक दिलचस्प संबंध भी उजागर किया। शोधकर्ताओं ने साइटों का एक विशिष्ट सेट पाया जहाँ उम्र के साथ परिवर्तन का पैटर्न पूरी तरह से व्यक्ति के जेनेटिक कोड पर निर्भर करता है। कुछ लोगों के लिए, ये साइटें उम्र बढ़ने के साथ निरंतर बदलती हैं, जबकि अन्य लोगों के लिए, जिनके पास एक अलग जेनेटिक वेरिएंट है, वे स्थिर रहती हैं। टीम ने पाया कि ये "जीनोटाइप-विशिष्ट" (genotype-specific) साइटें अक्सर सूजन संबंधी बीमारियों से जुड़ी होती हैं। जेनेटिक्स के माध्यम से कारण और प्रभाव का पता लगाने वाली एक विधि का उपयोग करते हुए, उन्होंने दिखाया कि ये विशिष्ट साइटें संभवतः मध्यस्थ (mediators) के रूप में कार्य करती हैं, जिसका अर्थ है कि जेनेटिक भिन्नता डीएनए टैग्स को प्रभावित करती है, जो बदले में हृदय रोग या मधुमेह जैसी स्थितियों के जोखिम को प्रभावित करती है। यह खोज इस विचार को चुनौती देती है कि एजिंग क्लॉक्स सभी के लिए एक ही तरह से काम करते हैं; इसके बजाय, यह सुझाव देती है कि जीनोम के एक बड़े हिस्से के लिए, उम्र बढ़ने की प्रक्रिया अत्यंत व्यक्तिगत है और हमारी अनूठी आनुवंशिकता द्वारा निर्धारित होती है।
इन दस विशिष्ट पैटर्नों का मानचित्र बनाकर, शोधकर्ताओं ने उम्र बढ़ने के परिदृश्य का बहुत स्पष्ट दृश्य प्रदान किया है। उन्होंने दिखाया कि बुढ़ापे को एक एकल, समान प्रक्रिया के रूप में देखने का पुराना तरीका बहुत सरल है। इसके बजाय, बुढ़ापे में निरंतर परिवर्तनों, बढ़ते शोर और जेनेटिक विचित्रताओं का मिश्रण शामिल है जो अलग-अलग लोगों को अलग-अलग तरह से प्रभावित करते हैं। अध्ययन इस विचार को खारिज करता है कि सभी उम्र संबंधी परिवर्तन रैखिक (linear) हैं या वे सभी एक ही तंत्र द्वारा संचालित होते हैं। यह सुझाव देता है कि हमारे जेनेटिक टैग्स में "शोर" एक वास्तविक और मापने योग्य घटना है जो बीमारी और मृत्यु दर में योगदान देती है। हालांकि शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि लगभग 20% जेनेटिक साइट्स इतनी जटिल थीं कि वे इन दस श्रेणियों में सटीक रूप से फिट नहीं हो सकीं, फिर भी नया मानचित्र यह समझने के लिए एक शक्तिशाली ढांचा प्रदान करता है कि हमारा जीव विज्ञान समय के साथ कैसे बदलता है। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि बुढ़ापे को समझने और उम्र से संबंधित बीमारियों को रोकने की राह हमारे डीएनए द्वारा सुनाई जाने वाली विशिष्ट, कभी-कभी शोर भरी और अक्सर व्यक्तिगत कहानियों को सुनने में निहित हो सकती है।
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