Measuring biological age using omics data

老化 组学 生物年龄 生物 表观遗传学 健康老龄化 计算生物学 生物信息学 进化生物学 遗传学 基因 基因表达 DNA甲基化
作者
Jarod Rutledge,Hamilton Oh,Tony Wyss‐Coray
出处
期刊:Nature Reviews Genetics [Springer Nature]
卷期号:23 (12): 715-727 被引量:131
标识
DOI:10.1038/s41576-022-00511-7
摘要

Age is the key risk factor for diseases and disabilities of the elderly. Efforts to tackle age-related diseases and increase healthspan have suggested targeting the ageing process itself to 'rejuvenate' physiological functioning. However, achieving this aim requires measures of biological age and rates of ageing at the molecular level. Spurred by recent advances in high-throughput omics technologies, a new generation of tools to measure biological ageing now enables the quantitative characterization of ageing at molecular resolution. Epigenomic, transcriptomic, proteomic and metabolomic data can be harnessed with machine learning to build 'ageing clocks' with demonstrated capacity to identify new biomarkers of biological ageing.
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