Nghiên cứu mới từ Bệnh viện Đa khoa Massachusetts (Mỹ) cho thấy, một xét nghiệm máu có thể đánh giá tốc độ lão hóa sinh học của cá nhân thông qua việc phân tích hơn 200 loại protein. Xét nghiệm này có khả năng dự đoán nguy cơ mắc 18 bệnh mãn tính liên quan đến tuổi tác và nguy cơ tử vong sớm.
Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature Medicine cho thấy, proteome có thể là chỉ số chính xác hơn về tuổi sinh học của một người. Proteome đề cập đến toàn bộ tập hợp các protein được sản xuất bởi một sinh vật. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định xem các nhà khoa học có thể tạo ra một “đồng hồ lão hóa proteomic”, giúp dự đoán nguy cơ mắc các bệnh liên quan đến tuổi tác phổ biến hay không.
Sử dụng dữ liệu proteomics có thể đánh giá chính xác hơn về quá trình lão hóa nhờ so sánh chức năng sinh học của một cá nhân với những gì dự kiến cho độ tuổi thực của họ. Trong khi hầu hết các đồng hồ lão hóa sinh học dựa trên methyl hóa DNA, việc phân tích mức độ protein có thể cung cấp một hiểu biết trực tiếp hơn về các cơ chế đằng sau quá trình lão hóa. Điều này đặc biệt quan trọng, khi protein là trọng tâm chính trong phát triển thuốc.
Các đồng hồ lão hóa proteomic trước đây chưa được xác thực độc lập trên các quần thể có nền tảng di truyền và địa lý khác nhau. Ngoài ra, không có đồng hồ lão hóa nào được phát triển từ các mẫu quần thể lớn và đa dạng, cho phép thử nghiệm sâu rộng trên nhiều loại bệnh liên quan đến tuổi tác, tình trạng đa bệnh và tỷ lệ tử vong.
Tình trạng đa bệnh, được định nghĩa là sự hiện diện của hai hoặc nhiều bệnh cùng lúc trong một người, đang trở thành vấn đề toàn cầu gia tăng và ảnh hưởng đáng kể đến cá nhân, người chăm sóc và xã hội nói chung.
Các nhà nghiên cứu đã phân tích một mẫu dữ liệu lớn từ 45.441 người tham gia trong độ tuổi 40-70, từ cơ sở dữ liệu UK Biobank. Họ xác thực mô hình này trên 2 cơ sở dữ liệu biobank khác: 3.977 người tham gia trong độ tuổi 30-80 từ cơ sở dữ liệu China Kadoorie Biobank (Trung Quốc) và 1.990 người tham gia trong độ tuổi 20-80 từ biobank FinnGen (Phần Lan). Họ đã xác định được 204 loại protein chính xác trong việc dự đoán độ tuổi thực.
Ngoài ra, họ cũng xác định một nhóm gồm 20 loại protein liên quan đến lão hóa, giữ lại 91% độ chính xác trong dự đoán tuổi từ mô hình lớn hơn. Họ phát hiện, đánh giá lão hóa proteomic có thể liên kết với sự khởi phát của 18 bệnh mãn tính lớn, bao gồm bệnh tim, gan, thận, phổi, bệnh tiểu đường, các bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer, ung thư, cũng như tình trạng đa bệnh và nguy cơ tử vong do mọi nguyên nhân.
Lão hóa proteomic còn tương quan với các chỉ số sinh học, thể chất và nhận thức liên quan đến tuổi tác, chẳng hạn như chiều dài telomere, chỉ số yếu ớt và hiệu suất trong các bài kiểm tra nhận thức. Tác giả chính của nghiên cứu, TS Austin Argentieri, giải thích những điều này với Medical News Today.
Ông cho biết: “Sử dụng một xét nghiệm máu để phân tích gần 3.000 loại protein, chúng tôi đã phát triển một mô hình với hơn 45.000 cá nhân, dùng các protein trong máu để dự đoán tuổi thực của bạn. Chúng tôi gọi đây là đồng hồ tuổi proteomic, cho thông tin chi tiết hơn về cách bạn hoạt động sinh học so với những gì mong đợi dựa trên tuổi thực. Chúng tôi có thể sử dụng thông tin này để đo lường tốc độ lão hóa sinh học của bạn bằng cách so sánh tuổi mà các protein trong máu dự đoán với tuổi thực”.
Ông còn giải thích thêm rằng: “Trong bài báo, chúng tôi gọi đây là khoảng cách tuổi proteomic. Hóa ra thước đo khoảng cách tuổi proteomic này có khả năng dự đoán về tỷ lệ tử vong và 18 bệnh mãn tính khác nhau là những nguyên nhân gây tử vong chính. Chúng bao gồm chứng mất trí, bệnh tim, bệnh gan và thận, cùng nhiều loại ung thư khác”.
Các nhà khoa học đã phát triển các mô hình tuổi proteomic ở những người tham gia từ Vương quốc Anh, nhưng đã chứng minh rằng mô hình này cũng chính xác như vậy ở những người tham gia từ Trung Quốc và Phần Lan. Những người tham gia này rất khác biệt so với những người tham gia từ Vương quốc Anh về mặt di truyền, địa lý, độ tuổi và hồ sơ bệnh tật, điều này giúp xác thực mô hình.
“Việc xác thực mô hình trên những người tham gia độc lập và đa dạng là điều cực kỳ quan trọng để chứng minh các công cụ và mô hình của chúng tôi hoạt động cho tất cả mọi người chứ không chỉ cho những nhóm nhỏ trên thế giới”, TS Argentieri nhấn mạnh.
Nghiên cứu này là một ví dụ thú vị về cách mà công nghệ và việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng mở rộng có thể được tận dụng để giúp mọi người hiểu rõ hơn về sức khỏe của họ và những kết quả có thể từ các lựa chọn sức khỏe.
TS Argentieri nhấn mạnh rằng, đồng hồ proteomic hứa hẹn đem đến công cụ đánh giá hiệu quả của các can thiệp dự phòng nhằm chống lão hóa và tình trạng đa bệnh. Ví dụ, trong tương lai gần, có thể sử dụng một xét nghiệm duy nhất để đánh giá nguy cơ mắc các bệnh tim mạch, gan, thận và thần kinh nghiêm trọng. Tuy nhiên, hiện tại công cụ này vẫn đang trong quá trình phát triển và chưa được phê duyệt để sử dụng trong chăm sóc sức khỏe.
Các nhà nghiên cứu mong muốn phát triển các công cụ lão hóa proteomic có lợi cho tất cả mọi người bằng cách đảm bảo rằng chúng dễ tiếp cận đối với đa dạng các quần thể toàn cầu. Ông cho biết thêm: “Sau một xét nghiệm cơ bản, bạn sẽ biết về quỹ đạo sức khỏe tương lai. Bạn có thể làm việc với bác sĩ của mình để thực hiện các bước cần thiết nhằm cải thiện sức khỏe. Và sau đó, khi bạn thực hiện một xét nghiệm tuổi proteomic mới, bất kỳ sự cải thiện hay suy giảm trong sức khỏe sẽ được phản ánh trong các kết quả mới”.
Ông cũng nhấn mạnh rằng: “Hy vọng là bạn có thể sử dụng nó như một công cụ theo dõi liên tục theo thời gian, để kiểm tra xem những bước bạn thực hiện nhằm cải thiện sức khỏe có mang lại tác động tích cực tổng thể hay không.”
Ngoài ra, nếu đồng hồ tuổi proteomic này trở nên phổ biến, nó có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe đánh giá chính xác hơn tuổi sinh học của một người, qua đó đưa ra cái nhìn tốt hơn về sức khỏe tổng thể của họ và nguy cơ mắc các bệnh liên quan đến tuổi tác.
(Ảnh minh họa: Internet)
(Nguồn: Medical News Today)
