Metformin verlangsamt die molekulare Alterung in menschlichen Zellen, während Rapamycin nur begrenzte Effekte zeigt

Das Altern menschlicher Zellen im Zeitverlauf zu untersuchen ist schwierig. Mäuse sind nur eingeschränkt geeignete Stellvertreter für das menschliche Altern, und die meisten Zellmodelle vergleichen entweder junge und alte Spender zu einem einzigen Zeitpunkt oder erzwingen das Altern durch Stressoren wie Oxidantien, Progerin oder wiederholte Teilung bis zur Seneszenz. Traxler und Kollegen fragten, ob es genügt, sich nicht teilende menschliche Hautfibroblasten sechs Monate lang konfluent am Leben zu halten, um ein kontrollierbares, zeitbasiertes Modell des zellintrinsischen Alterns zu schaffen.

Das Team gewann Fibroblasten aus Hautbiopsien von 33 Spendern im Alter von 0 bis 92 Jahren als In-vivo-Referenz. Vier weibliche Spenderinnen im Alter von 53, 55, 67 und 68 Jahren wurden anschließend sechs Monate lang ohne Passagieren bei kontaktinhibierter Konfluenz gehalten. Die Zellen wurden monatlich beprobt (5 bis 7 Zeitpunkte) für RNA-Sequenzierung und EPIC-Methylierungsarrays. Die Zellen wurden nicht seneszent. Sie zeigten keine p21- oder p16-Färbung, keine Hochregulierung des SASP und kleine Zellkerne, und sie konnten sich nach sechs Monaten beim Passagieren weiterhin teilen. Unter den DNA-Methylierungsuhren schnitt Blood&Skin bei den In-vivo-Proben am besten ab (R2 = 0,98, Geschwindigkeit 1,01x), verglichen mit Hannum (0,40x) und PhenoAge (0,48x).

Die Alterungsuhren liefen in der Kulturschale deutlich schneller. Die DNA-Methylierungsuhr schritt im Durchschnitt mit dem 8,2-Fachen der Echtzeitgeschwindigkeit voran. Die transkriptomische Uhr tAge schritt mit 22,5x voran und RNAAgeCalc mit 48,3x, bei größerer Variabilität zwischen den Spendern. Über fünf Monate gewannen die Zellen etwa 3,6 epigenetische Jahre (95-%-KI −1,0 bis 8,2) sowie, je nach Uhr, 21,5 oder 10,4 transkriptomische Jahre. Das transkriptionelle Altern verlief somit etwa 3- bis 6-mal schneller als das Methylierungsaltern, obwohl beide gekoppelt blieben.

Die Pathway-Analyse verglich die In-vitro-Daten mit der In-vivo-Kohorte der Autoren (n = 20) und der Fleischer-Kohorte (n = 143). Das Team fand 17 überlappende herunterregulierte und 7 überlappende hochregulierte KEGG-Alterungs-Pathways, die alle drei Datensätze gemeinsam hatten. Von den In-vitro-Pathways waren 60 von 66 herunterregulierten und 20 von 31 hochregulierten auch in vivo signifikant. Alle überlappenden Pathways waren in vitro beschleunigt, ohne die Richtung umzukehren. Die Promotor-Methylierung korrelierte invers mit der Expression (rho = −0,86 für herunterregulierte und −0,75 für hochregulierte Pathways). Die Adjustierung für das Geschlecht hatte nur minimale Auswirkungen. Einzelzelldaten zeigten, dass die Heterogenität des Alters im Zeitverlauf zunahm, was die In-vivo-Befunde widerspiegelt.

Voralterte Fibroblasten wurden ebenso effizient in induzierte Neuronen umgewandelt wie Ausgangszellen, und die Neuronen behielten das zusätzliche Alter bei. Das DNA-Methylierungsalter stieg um 4,2 ± 1,7 Jahre, tAge um 6,6 ± 1,5 und RNAAgeCalc um 10,7 ± 4,4, und das Signal blieb nach dem erneuten Ausplattieren bestehen. In den Medikamententests berichtet die Zusammenfassung, dass Metformin das transkriptomische und epigenetische Altern breit abschwächte, während Rapamycin nur eine begrenzte Wirksamkeit zeigte. Das steht im Einklang mit einigen präklinischen Belegen.

Die Einschränkungen sind erheblich. Nur vier weibliche Spenderinnen wurden gealtert, und sie begannen mit unterschiedlichen epigenetischen Ausgangsaltern, was wahrscheinlich eine vorherige Zeit in Kultur widerspiegelt. Das Modell bildet eine reproduzierbare Teilmenge von Alterungsprogrammen ab, nicht die volle In-vivo-Komplexität, und es ergänzt Modelle der replikativen Seneszenz, anstatt sie zu ersetzen. Die Beschleunigungsraten sind keine Echtzeit-Äquivalente. Zudem handelt es sich um einen einzigen Zelltyp, und es gibt keine Ergebnisdaten beim Menschen. Die Medikamentenergebnisse sind als Hypothesen generierend zu behandeln, nicht als Beleg für die klinische Wirksamkeit.