Cosa misurano gli orologi epigenetici?

Le modifiche di metilazione del DNA sono una delle maggiori e meglio caratterizzate alterazioni che intervengono durante il processo di invecchiamento. Le cellule di soggetti giovani presentano un genoma in cui la maggior parte dei siti CpG hanno le citosine in forma metilata. Con l’avanzare dell’età, si osserva una perdita generalizzata di metilazione mentre alcuni specifici loci vanno incontro a ipermetilazione. Tra i geni caratterizzati da un aumento di metilazione con l’invecchiamento, i più noti sono alcuni geni target dei complessi Polycomb (1-3). Al contrario, la perdita di metilazione è più marcata nelle zone di DNA caratterizzate da sequenze ripetute. Dato che gli elementi retrotrasponibili costituiscono la maggior parte delle regioni a sequenze ripetute, la loro perdita di metilazione aumenta la probabilità che avvengano fenomeni di retrotrasposizione con conseguenti inserzioni e instabilità genomica (4). Per maggiori informazioni su questo argomento vi rimando al capitolo 3.3 del mio libro di Biogerontologia (link per download gratuito).

Questi cambiamenti di metilazione del DNA che avvengono con l’invecchiamento sono talmente riproducibili da essere considerati attualmente i migliori candidati per lo sviluppo di biomarcatori di invecchiamento. Sebbene la scoperta di questo orologio epigenetico è relativamente recente (2, 5) (Tab. 1), la sua rilevanza nel campo di ricerche della biogerontologia è stata subito chiara a moltissimi ricercatori, tanto che nel giro di pochi anni abbiamo visto un imponente sviluppo di metodi in grado di rilevare orologi epigenetici con crescente grado di accuratezza nella misurazione dell’età biologica.

Tabella 1. Descrizione di due tra i primi orologi epigenetici che sono stati sviluppati.

Biomarcatore	Metodologia generalmente utilizzata	Tessuto utilizzato	Variabilità della misurazione	Effetto dell’età	Correlazione con l’età cronologica stimata (r)a	Fonte
“Epigenetic Clock” (basato su 353 siti CpG di metilazione)	Illumina DNA methylation array (27K o 450K)	Sangue o altri tessuti	3.6 anni di deviazione mediana assoluta sul calcolo finale dell’età biologica	Aumento dell’indice globale; Aumento per 193 CpG (ipermetilate con l’età) e diminuzione per 160 CpG (ipometilate con l’età)	r = 0.96 ± 3.6 anni (indipendente dal sesso) considerando i dati medi da tutti i tessuti	(Horvath 2013) (Ref. 2)
“DNA methylation age” (basato su 71 siti CpG di metilazione)	Illumina DNA methylation array (450K)	Sangue o altri tessuti	3.9 anni di deviazione mediana assoluta sul calcolo finale dell’età biologica	Aumento dell’indice globale	r = 0.96 ± 3.9 anni (indipendente dal sesso)	(Hannum et al. 2013) (Ref. 5)

Alcuni orologi epigenetici appaiono particolarmente interessanti in quanto sono indipendenti dal tessuto in cui vengono misurati (2, 6) e quindi non riflettono un diverso stato proliferativo delle cellule nei diversi tessuti.

Inoltre, la differenza tra l’età epigenetica e l’età cronologica, che in teoria dovrebbe riflettere il reale grado di invecchiamento biologico, è associata con l’insorgenza di numerose patologie e condizioni associate all’invecchiamento (7).

Un altro aspetto importante dell’orologio epigenetico è che questo può essere invertito o “resettato” dall’espressione dei fattori di Yamanaka in cellule somatiche adulte (8). N. B. I fattori di Yamanaka, in termini grossolani, sono una serie di fattori che quando opportunamente trasfettati sono in grado di riportare una cellula somatica adulta allo stato staminale.

Questi dati supportano quindi l’idea che l’orologio epigenetico può realmente offrire una misurazione intrinseca dell’età biologica. Ma quale sia la natura di questi cambiamenti non è ancora ben chiaro.

A tal proposito, meritano di essere menzionati tre recenti articoli, il vero focus di questo post, che hanno sicuramente aumentato la nostra capacità di interpretazione del fenomeno biologico che si nasconde dietro l’orologio epigenetico.

Il primo di questi tre lavori, a gennaio di quest’anno aveva messo in luce un paradosso sorprendente. Ovvero, da una analisi dell’orologio epigenetico condotta su circa 10000 individui emergeva che alcune varianti geniche della hTERT (la subunità catalitica della telomerasi, ovvero l’enzima che “riallunga” i telomeri), che erano notoriamente associate ad una lunghezza maggiore dei telomeri, risultavano in un’età epigenetica maggiore (9). In termini molto semplici, i risultati sembravano indicare che individui con telomeri più corti erano “epigeneticamente” più giovani di individui con i telomeri più lunghi. Il dato appariva sorprendente in quanto una minore lunghezza dei telomeri riflette generalmente un grado di senescenza cellulare più rapido e un invecchiamento precoce. Tuttavia, sappiamo bene come i lavori di associazione effettuati sull’uomo siano molto carenti dal punto di vista interpretativo e solo studi più approfonditi su modelli cellulari o animali possono aiutare a comprendere i reali meccanismi.

La spiegazione a questo paradosso è stata fornita, infatti, in un articolo uscito ad ottobre di quest’anno. Attraverso uno studio effettuato su modelli cellulari in cui veniva modulata l’espressione della hTERT (10) si è scoperto che l’orologio epigenetico non misura il grado di senescenza cellulare, anzi appare profondamente distinto dalla senescenza cellulare (rimarcando il fatto altresì noto che la senescenza cellulare non è una misura dell’invecchiamento di una cellula). Infatti, le cellule i cui veniva riattivata l’hTERT continuavano ad “invecchiare” in base all’orologio epigenetico nonostante fosse stata “bypassata” la senescenza cellulare. Per cui, le cellule con telomeri più lunghi possono “invecchiare” più a lungo di cellule con i telomeri corti in cui la senescenza cellulare impedisce loro di continuare a invecchiare. Quello che avviene quindi negli individui con le varianti di hTERT associate ai telomeri più lunghi (9) è semplicemente che le loro cellule possono vivere più a lungo e quindi essere soggette ad un maggior grado di invecchiamento epigenetico.

Infine, merita di essere menzionato un lavoro che ha studiato l’impatto di alcuni noti trattamenti “anti-aging” sull’orologio epigenetico del topo di laboratorio (11). L’orologio epigenetico può essere infatti applicato, con specifici adattamenti, anche ad altri organismi differenti dall’uomo, tra cui il topo.  In questo lavoro, sono stati sviluppati quattro modelli differenti di orologio epigenetico e ciascuno di essi era in grado di fornire una buona stima dell’età degli animali. Tuttavia, solo uno di questi confermava che i topi “dwarf” (un ceppo di topi nani caratterizzato da una vita estremamente longeva) erano più giovani dei rispettivi topi “wild-type” e nessuno di questi ha rilevato un effetto sull’orologio epigenetico del trattamento con rapamicina (che in precedenti studi ha dimostrato un consistente incremento nella lunghezza della vita del topo di laboratorio). Tuttavia, tutti gli orologi epigenetici hanno evidenziato come la restrizione calorica (il più consolidato intervento in grado di aumentare la lunghezza della vita in modelli animali) sia in grado di ritardare l’orologio epigenetico.   

Quest’ultimi risultati suggeriscono che gli orologi epigenetici misurano un qualche fenomeno legato all’invecchiamento (Causa? Oppure conseguenza di un qualche altro tipo di danno?) che appare specifico per ciascun tipo di orologio epigenetico e che non sono probabilmente in grado di sostituirsi attualmente agli outcome più tradizionali (quali sopravvivenza e performance funzionali) negli studi effettuati con interventi mirati a contrastare l’invecchiamento e l’insorgenza delle patologie età associate. Questo sembra tanto valido con il topo tanto quanto potrebbe esserlo nell’uomo. Va tuttavia rilevato che sono in via di sviluppo ulteriori orologi epigenetici che sembrano maggiormente associati agli outcome più importanti in studi di invecchiamento, quali mortalità, cancro, funzionalità fisica e cognitiva. Uno di questi è il recente “DNAm PhenoAge” (12) che appare particolarmente promettente per la sua capacità di associarsi al rischio dei maggiori outcome associati all’età indipendentemente dal tessuto in cui viene misurato.

Referenze

1. Maegawa S, Hinkal G, Kim HS, et al (2010) Widespread and tissue specific age-related DNA methylation changes in mice. Genome Res 20:332–340. doi: 10.1101/gr.096826.109
2. Horvath S. DNA methylation age of human tissues and cell types. Genome Biol 2013;14:R115. doi: 10.1186/gb-2013-14-10-r115
3. Weidner CI, Lin Q, Koch CM, et al (2014) Aging of blood can be tracked by DNA methylation changes at just three CpG sites. Genome Biol 15:R24. doi: 10.1186/gb-2014-15-2-r24
4. Cardelli M, Giacconi R, Malavolta M, Provinciali M (2016) Endogenous Retroelements in Cellular Senescence and Related Pathogenic Processes: Promising Drug Targets in Age-Related Diseases. Curr Drug Targets 17:416–27
5. Hannum G, Guinney J, Zhao L, et al (2013) Genome-wide methylation profiles reveal quantitative views of human aging rates. Mol Cell 49:359–67. doi: 10.1016/j.molcel.2012.10.016
6. Horvath S, Oshima J, Martin GM, Lu AT, Quach A, Cohen H, Felton S, Matsuyama M, Lowe D, Kabacik S, Wilson JG, Reiner AP, Maierhofer A, et al. . Epigenetic clock for skin and blood cells applied to Hutchinson Gilford Progeria Syndrome and ex vivo studies. Aging (Albany NY). 2018; 10:1758–75.
7. Horvath S, Raj K. DNA methylation-based biomarkers and the epigenetic clock theory of ageing. Nat Rev Genet. 2018; 19:371–84. 10.1038/s41576-018-0004-3
8. Petkovich DA, Podolskiy DI, Lobanov AV, Lee SG, Miller RA, Gladyshev VN. Using DNA Methylation Profiling to Evaluate Biological Age and Longevity Interventions. Cell Metab. 2017; 25:954–960.e6. 10.1016/j.cmet.2017.03.016
9. Lu AT, Xue L, Salfati EL, Chen BH, Ferrucci L, Levy D, Joehanes R, Murabito JM, Kiel DP, Tsai PC, Yet I, Bell JT, Mangino M, et al. . GWAS of epigenetic aging rates in blood reveals a critical role for TERT. Nat Commun. 2018; 9:387. 10.1038/s41467-017-02697-5
10. Kabacik S, Horvath S, Cohen H, Raj K. Epigenetic ageing is distinct from senescence-mediated ageing and is not prevented by telomerase expression. Aging (Albany NY). 2018 Oct 17;10(10):2800-2815. doi: 10.18632/aging.101588.
11. Thompson MJ, Chwiałkowska K, Rubbi L, Lusis AJ, Davis RC, Srivastava A, Korstanje R, Churchill GA, Horvath S, Pellegrini M. A multi-tissue full lifespan epigenetic clock for mice. Aging (Albany NY). 2018 Oct 21;10(10):2832-2854
12. Levine ME, Lu AT, Quach A, Chen BH, Assimes TL, Bandinelli S, Hou L, Baccarelli AA, Stewart JD, Li Y, Whitsel EA, Wilson JG, Reiner AP, Aviv A, Lohman K, Liu Y, Ferrucci L, Horvath S. An epigenetic biomarker of aging for lifespan and healthspan. Aging (Albany NY). 2018 Apr 18;10(4):573-591. doi: 10.18632/aging.101414.