Epigenetic aging and diabetes mellitus in a cohort of older German adults

技術要約：ドイツの高齢者コホートにおけるエピジェネティック老化と糖尿病

問題提起
2型糖尿病（T2DM）は、加齢に伴う合併症と密接に関連しており、世界的な健康負荷となっている。暦年齢（CA）は既知のリスク要因であるが、同じ暦年齢であっても、個々人によってT2DMへの感受性は異なる。これは、基礎となる生物学的年齢（BA）のプロセスの違いに起因すると考えられる。DNAメチル化（DNAm）に基づくエピジェネティック・クロックは、BAを評価するための堅牢なバイオマーカーであるが、従来の単一CpGベースのクロックでは、信号対雑音比（S/N比）や再テスト信頼性に限界があることが指摘されている。さらに、エピジェネティックな老化の縦断的な軌跡とT2DM発症との関係、特に高齢者における関係については、さらなる解明が必要である。本研究は、加速した生物学的老化およびその経時的な軌跡が、確立されたリスク因子や遺伝的感受性と独立して、T2DMのリスクと関連しているかどうかを評価する必要性に取り組むものである。

方法論
本研究では、ドイツのザールラント州における50〜75歳の住民を対象とした人口ベースのプロスペクティブ研究であるESTHERコホートのデータを利用した。

• コホートの選択： ベースライン時にエピゲノム全域の血液DNAm測定を行うため、1,930人の参加者を無作為に抽出した。品質管理による除外（低品質データ、糖尿病情報の欠落）後、1,915人が含まれた。このうち、894人が8年間のフォローアップにおいて重複したDNAm測定を行った。
• エピジェネティック指標： 5つの主要成分（PC）ベースのエピジェネティック・クロック（PC-Horvath、PC-Skin & Blood Clock、PC-Hannum、PC-PhenoAge、PC-GrimAge）を算出した。年齢加速（PCAgeAccel）は、DNAm年齢をCAに対して回帰した際の残差として定義した。縦断的サブセットについては、生物学的年齢の軌跡（傾き）を、ベースラインから8年間のフォローアップまでの平均的な年間生物学的老化率として定義した。
• アウトカムの確定： T2DM症例は、ベースライン時およびフォローアップ（最大18年間）を通じて、GP（一般医）による記録、抗糖尿病薬の使用（ATCコードA10）、HbA1c ≥ 6.5%、および死亡診断書を通じて特定された。
• 共変量： 解析は、社会人口統計学的要因、ライフスタイル要因（喫煙、飲酒、身体活動）、BMI、糖尿病の家族歴、およびT2DMの加重ポリジェニック・リスク・スコア（PRS）を調整して行った。
• 統計解析：
  • 多変量線形回帰を用いて、既往のT2DM歴とベースラインのBAとの関連を評価した。
  • Cox比例ハザードモデルを用いて、ベースラインのBAおよびBAの軌跡と、新規発症T2DMとの関連を評価した。
  • 制限付き立方スプライン（RCS）解析を用いて、非線形の曝露反応関係を検討した。
  • 5つのクロックにわたる多重検定を考慮し、ボンフェローニ補正（p < 0.01）を適用した。

主な貢献

• 縦断的軌跡解析： 本研究は、ベースラインの単なるスナップショットに依存するのではなく、エピジェネティックな老化の「速度」（8年間のBA軌跡）と、その後のT2DM発症との関連に関する新たな証拠を提供する。
• 包括的なクロック評価： 5つの異なるPCベースのエピジェネティック・クロックを体系的に比較し、高齢者集団においてどの指標がT2DMリスクを最も良く予測するかを堅牢に評価している。
• 層別リスク評価： 性別、年齢、家族歴、および遺伝的リスク（PRS）によって定義されたサブグループ間での関連を調査し、エピジェネティックな老化がT2DMリスクとどのように関連するかにおける異質性を明らかにしている。
• 既往例 vs 新規発症の解析： 本研究は、BAと「既往（既存）」のT2DMとの関連と、「新規発症」のT2DMとの関連を区別している。

結果

• ベースラインの関連： ベースラインにおけるT2DMの既往歴は、5つのすべてのクロックにおいて生物学的年齢の高値と関連していたが、完全調整モデルにおいて統計的有意性（p < 0.01）に達したのはPCPhenoAgeとPCGrimAgeのみであった。
• 新規発症T2DMリスク（ベースラインBA）： Cox回帰において、ベースラインでの加速したPCGrimAgeは、中央値13.9年のフォローアップ期間における全体的なT2DMリスクの高まりを予測した。PCGrimAgeの1標準偏差（SD）増加あたりの完全調整ハザード比（HR）は1.65（95% CI: 1.25–2.17）であった。他のクロックは、完全調整後、より弱い関連または有意ではない関連を示した。
• 新規発症T2DMリスク（BA軌跡）： ベースラインから8年間のフォローアップまでの急峻なBA軌跡は、すべての5つのクロックにおいて、一貫してその後のT2DMリスクの上昇と関連していた。1 SD増加あたりのHRは1.51（PCGrimAge）から1.85（PCHannum）の範囲であり、すべてのp値は≤ 0.006であった。
• サブグループの知見：
  • 年齢： BAの軌跡とT2DMリスクの関連は、50〜59歳の参加者と比較して、60歳超の参加者において一貫して強かった。
  • 性別： 関連は、Horvath、SkinBloodClock、およびHannumのクロックについては女性で概して強く、一方でPCGrimAgeは男性でより強い関連を示した。
  • 遺伝学： T2DMのPRSとエピジェネティック年齢またはその変化との間に、関連は見られなかった。しかし、加速した生物学的老化は、低遺伝的リスクを持つ個人の間でも新規発症T2DMと関連しており、エピジェネティックなメカニズムが測定された遺伝的変異とは独立して機能していることを示唆している。
• 線形性： RCSモデルにより、Skin & Blood Clockを除くすべてのクロックにおいて、BAの軌跡とT2DMリスクとの間の線形的な傾向が確認された。

意義と主張
著者らは、加速した生物学的老化は、暦年齢、ライフスタイル要因、および遺伝的リスクとは独立して、高齢者における全体的なT2DMリスクの増大と結びついていると主張している。本研究は以下のことを示唆している：

1. 予測的有用性： 生物学的老化の縦断的な測定、特にBAの軌跡は、重点的なモニタリングと予防の恩恵を受ける可能性のある、T2DMリスクが高い高齢者を特定するのに役立つ可能性がある。
2. メカニズム的洞察： これらの知見は、糖尿病が加速した老化の状態として捉えられるという仮説を支持しており、エピジェネティックな摂動が病態形成に寄与しているか、あるいは疾患状態を反映している可能性があることを示唆している。
3. 臨床的関連性： 5つのすべてのPCクロック、特に軌跡に関する一貫した関連は、T2DMリスクの層別化のためのバイオマーカーとしてのエピジェネティックな老化の堅牢性を強調している。

著者らは因果関係については慎重な姿勢を維持しており、DNAメチロームの変化が原因因子であるのか、あるいはT2DMの結果であるのかは依然として不明であると述べている。彼らは、これらの知見を確定させ、BAの測定が従来の要因を超えてリスク予測を改善するかどうかを判断するために、大規模なプロスペクティブ・コホートを用いたさらなる研究が必要であると結論付けている。