Technologien, die noch in den Kinderschuhen stecken, leiden nicht selten an kleinen oder größeren „Wehwehchen“. Und in dieser Hinsicht ist auch die epigenetische Altersbestimmung nicht verschont geblieben, zumal sich die Eigenheiten der Biologie nicht immer für eine sehr konsistente statistische Modellierung eignen.
Einige Herausforderungen haben sich als nicht ganz so schlimm erwiesen und konnten bereits überwunden werden. Aber wenn Sie die Szene in den letzten Jahren verfolgt und regelmäßig mit verschiedenen Tests experimentiert haben, werden Sie zweifellos auf mindestens ein Problem gestoßen sein – ein bedeutendes Problem, wie wir finden!
Heute werden wir nicht auf die Tatsache eingehen, dass verschiedene Uhren unterschiedliche Werte abliefern, denn es gibt gute Gründe, warum sie das tun. Stattdessen möchten wir auf die größte Herausforderung hinweisen, mit der die meisten Tests auf dem heutigen Markt überfordert sind. Das ist die Beständigkeit der Ergebnisse bei der Replikation mit derselben Uhr. Konkreter: Sie testen sich am Tag 1 und erhalten Ergebnis X. Am Tag 2 (oder sogar am Abend von Tag 1) testen Sie sich erneut. Wenn Sie Ergebnis Y bekommen, merken Sie eine sehr bedeutende Diskrepanz im Vergleich mit Ergebnis X. Wie kommt das?
Ein im Juli 2022 in Nature Aging veröffentlichter Artikel (Higgins-Chen et al.) zeigte, dass bei sechs der berühmtesten Uhren Diskrepanzen von bis zu neun Jahren bei Replikationstests auftreten können! Autsch … Lapidar ausgedrückt wurde dieser Zustand auf sogenanntes „technical noise" (technisches Rauschen) zurückgeführt. Mit Hilfe von komplexen Computermodellen konnte die Diskrepanz in den meisten Fällen auf 1,5 Jahre reduziert werden, und das ist sicher eine Leistung!
Dennoch finden wir, dass es nicht gut genug ist – vor allem, wenn man subtile Änderungen des Lebensstils oder die Wirkung neuer Nahrungsergänzungsmittel überwachen möchte.
Hier kommt also unser neuestes epiAge-Experiment: eine anekdotische Mini-Fallstudie von n=1 (m). Unser Proband testet sein biologisches Alter regelmäßig mit epiAge (zwischen einmal pro Woche und einmal alle vierzehn Tage), und dies ist das Muster, das sich im Laufe von etwa drei (relativ) ereignislosen Monaten herausgestellt hat:
Wie Sie sehen können, schwankt das biologische Alter unserer Testperson zwischen einem Minimum von 46,78 (am 29.12.2023) und einem Maximum von 53,72 (am 05.01.2024). Man könnte also meinen: „Das sind aber ja mehr als 1,5 Jahre“. Wenn Sie jedoch genauer hinsehen, werden Sie feststellen, dass die meisten positiven oder negativen Ausreißer (blau markiert) auch mit niedrigeren Genauigkeitswerten verbunden sind, wie am 01.12.2023, wo die Genauigkeit auf 96,96 gesunken ist, im Gegensatz zu dem vorherigen Wert von 98,42. Leider sind gelegentlich niedrigere Genauigkeitswerte oder fehlgeschlagene Tests (wie am 22.12.2023) fast unvermeidlich. De facto kann die Probenqualität (und damit die verwertbare DNA) auch aufgrund verschiedener biologischer und Lebensstil-bedingter Variablen (wie Stress, Schlafmangel, suboptimale Ernährung, hormonelle Zyklen usw.) oder gelegentlich erhöhter bakterieller/viraler Belastung schwanken. Der höchste Ausreißer (53,72 am 05.01.2024) entspricht tatsächlich einer Grippeerkrankung unserer Testperson.
Im Großen und Ganzen liefert das Testen mit epiAge jedoch bemerkenswert konsistente Ergebnisse, wie Sie sie in Form einer Grafik wahrnehmen können:
Vielleicht fragen Sie sich jetzt: Wie schafft es epiAge denn? Nun, es ist sicher zielfördernd, dass wir uns auf 13 CpGs konzentrieren, die besonders gut mit dem Alterungsprozess korrelieren. Überdies gewährleistet unser Next Generation Sequencing (NGS)-Ansatz eine repräsentativere und reichhaltigere Sequenzierung dieser entscheidenden Bereiche. „Schlankes Design für Konsistenz bei der Replikation“ könnte das Motto unseres Tests lauten – was zu einer ziemlich beeindruckenden Beständigkeit führt! Genau deswegen verlassen sich so viele Ärzte und Biohacker auf den epiAge-Test, um ihre kurz- und langfristigen Interventionen zu überwachen.
Warum probieren Sie es nicht aus und überwachen Ihr biologisches Alter mit epiAge, um unsere Hypothese zu testen? Das heutige Experiment mag noch anekdotisch sein, Sie können uns aber helfen, das Gegenteil zu beweisen. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören!
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Quelle
Higgins-Chen, A.T., Thrush, K.L., Wang, Y. et al. A computational solution for bolstering reliability of epigenetic clocks: implications for clinical trials and longitudinal tracking. Nat Aging2, 644–661 (2022). https://doi.org/10.1038/s43587-022-00248-2. Online: https://www.nature.com/articles/s43587-022-00248-2#citeas
Abbildungen
Felix Mittermeier / pexels & epiAge
epiAge
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