在表观遗传衰老中精准营养:SHAP优化的机器学习识别了omega-3成分与衰老生物标志物的特定关联

科学领域:

• 营养老年学 营养老年学
• 分子生物学分子生物学
• 生物统计学 生物统计学

背景情况:

• 饮食中摄入的欧米茄-3脂肪酸 (α-烯酸[ALA],乙酸[EPA]和多可萨赫萨酸[DHA]) 对于细胞功能至关重要.
• 细胞衰老,通过DNA甲基化年龄 (HorvathAge) 和端粒长度 (Horvathtelo) 表示,是与年龄有关的疾病的关键因素.
• 了解omega-3摄入量与衰老生物标志物之间的关系对于促进健康衰老至关重要.

研究的目的:

• 在50岁及以上的成年人中,研究饮食中摄入的欧米茄-3脂肪酸与细胞衰老的生物标志物 (HorvathAge和Horvathtelo) 之间的关联.
• 使用先进的统计方法探索剂量反应关系和潜在的非线性关联.
• 通过机器学习分析识别最有影响力的omega-3成分,以调节细胞衰老.

主要方法:

• 从1999-2002年国家健康和营养检查调查 (NHANES) 周期中对2,136名参与者 (年龄≥50岁) 的横截面分析.
• 多变量线性回归模型采用调查重量和限制立方线 (RCS) 来评估剂量反应和非线性.
• 机器学习 (ML) 模型,包括线性支向量机器,通过五倍交叉验证进行评估,以SHapley添加式扩展 (SHAP) 来确定特征的重要性.

主要成果:

• 较高的欧米茄-3摄入量与HorvathAge相反相关 (Tertile 3对Tertile 1:β=-1.07),其中ALA显示出显著的逆效应 (Tertile 3≥1.512 g/d:β=-1.11).
• 中等到高的欧米茄-3摄入量 (Tertiles 2和3) 与Horvathtelo (T2 ≥0.917 g/d:β = 0.04;T3:β = 0.04) 显示出正相关性.
• 在SHAP分析中,复合omega-3指标被确定为最强的预测指标,其次是ALA,DHA和EPA,线性支向量机显示出卓越的预测性能.

结论:

• 饮食中的欧米茄-3脂肪酸可能在生物衰老中发挥双重作用,可能减缓表观遗传衰老,并支持端粒长度稳定.
• 摄入较高的欧米茄-3脂肪酸,特别是ALA,与老年人DNA甲基化年龄的降低有关.
• 这些发现强调了在营养老年学研究中考虑复合omega-3摄入量和单个脂肪酸成分的重要性.