Всё началось с того, что мы решили улучшить диагностику старения
...детальней описать маркеры старения. Рассказать, что они из себя представляют, как связаны и к каким выводам можно прийти, глядя на них.
К лету прошло года у нас было 700 страниц текста, и как-то стало понятно, что никто это не прочтет, а ещё, с не формализированной информацией невозможно работать.
Плюс была еще такая проблема: надо как-то систематизировать маркеры. Логично было бы по функциям, но один и тот же белок может выполнять несколько функций, и тогда куда его ставить? Плюс какое число функций выбрать? Можно 5, но лучше 50. В последнем случаем работа становилась какой-то бесконечной.
Тогда возникла идея поставить маркеры в эволюционном порядке и посмотреть, когда возник тот или иной ген, влияющий на продолжительность жизни. Точнее, его гомолог — ген-прадедушка гена.
Я не могу употребить «ген старения» и «ген долголетия», потому что это будет неверно, но смысл в том, что именно эти гены очень сильно связаны со старением. Особенно привлекают внимание те, влияя на которые, можно увеличивать продолжительность жизни животных. Хорошо их вместе собрать и понять о них больше.
На самом деле, это дико интересно, посмотреть, а когда и какие гены, ассоциированные со старением и долголетием, появились в эволюции. Пока эта работа не выполнена: мы не знаем, например, они в большей степени появились у одноклеточных или многоклеточных и сменили ли они свои функции в результате эволюции? Также интересно посмотреть, в каких тканях они в большей степени экспрессируют и где в клетке работают их белки. То есть можно систематизировать их по-разному, если делать базу данных.
Конечно, не только гены, РНК и белки являются маркерами старения, но всё-таки это главное в организме, поэтому это первая база данных, с которой мы решили начать. Хотя, всякий «мусор» и «вред» тоже хочется систематизировать, чтобы запилить заодно и полноценную SENS-диагностику.
Итак, мы решили создать базу данных «Гены, ассоциированные со старением и долголетием». Большая трудность, оказалось, в том, что её никто не хочет финансировать. Хотя, казалось бы, столько людей предлагают создать или создали сервисы на тему «загрузите маркеры — мы дадим рекомендации», а без этой базы такие сервисы невозможны.
Мне пару раз предлагали делать такую базу закрытой, для какого-то конкретного проекта, но это тоже глупость: это ж борьба со старением, и требуется её постоянное пополнение, уточнение, да, и, вообще, открытость. Короче, база данных «Гены, ассоциированные со старением и долголетием» является обязательным условием для создания диагностики старения, но недостаточным.
Поэтому базу мы делаем волонтерскими силами или полуволонтерскими, но, может, я кого-нибудь и смогу убедить её профинансировать. Например, этим постом. Тем более, что она улучшается и становится более привлекательной.
В самом начале мы основывались на данных, выгруженных из базы GeneAge и собственных данных, собранных вручную. Теперь у нас гораздо больше собственных данных, а также информации, полученной из других баз.
Какие данные об исследованиях ассоциации гена со старением и продолжительностью жизни мы рассматриваем?
Во-первых, нас интересуют эксперименты с модификацией гена и увеличением продолжительности жизни млекопитающих/не млекопитающих/культур клеток. Это признак для нас самый топовый.
Мы смотрим возрастные изменения экспрессии гена/активности белка у человека/млекопитающих/не млекопитающих.
Там, где были вмешательства в работу гена/продукта и предотвратили связанное со старением ухудшение процесса или системы.
Если есть аллельный полиморфизм, ассоциированный с долголетием или возрастным фенотипом.
Ассоциация гена с ускоренным старением у человека.
Участие продукта гена в регуляции генов, связанных со старением.
Для установления эволюционной истории мы берем:
Наиболее древний таксон, у которого обнаружен ген, и приблизительный возраст этого таксона, согласно филогенетическим исследованиям, короткое описание, основных событий, произошедших за время эволюции гена.
Наиболее древний таксон, у которого ген консервативен, согласно NCBI HomoloGene.
Дальше составляем обоснование (критерии отбора гена в базу) — список критериев отбора, которым соответствует ген (исследований ассоциации данного гена со старением).
Также нам нужна общая информация о гене:
Название, HGNC, синонимы.
Локализация гена на хромосоме (регион, начало региона, конец региона, минус-/плюс- цепь).
ID для получения данных из других баз.
Описание функции гена, предоставленное RefSeq.
Общая информация о продукте гена:
Классы белка с Human Protein Atlas.
Локализация в клетке.
Данные о концентрации белка в плазме крови.
Мы составляем собственную классификацию генов по участию в возрастозависимых процессах.
Суперважно – указать болезни, ассоциированные с геном.
Данные об экспрессии гена (уровень экспрессии в разных тканях, тканеспецифичность с Human Protein Atlas).
Данные о возрастных изменениях экспрессии гена: уменьшается, увеличивается или изменяется неоднозначно экспрессия гена с возрастом.
Данные из Gene Ontology (биологический процесс, клеточный компонент, молекулярное взаимодействие).
Соответственно, мы по всем этим признаком можем выбирать гены из базы. В конечном счете хотелось, строя разные математические модели, опираясь на несколько дата сетов, понять, а на работу каких генов надо повлиять, чтобы увеличить продолжительность жизни. Когда этот самый конечный счет наступит не очень понятно, но мы движемся. Программное обеспечение опишу отдельно.
ps. Прошлый раз было много пафосных комментариев, что базу надо делать на английском. Она делается на двух языках, на русском и английском, просто надо найти там сверху справа переключатель.