健康寿命の促進：Hevolutionアライアンス高齢化バイオマーカーイニシアチブの実施提案

学術的背景と研究動機

世界中で高齢化が進行し、人類の平均寿命は著しく延びていますが、健康期待寿命（つまり健康的に生活できる年数）の増加は相対的に限られています。この傾向は、人々が長生きする一方で、病気を患う期間も長くなることを示しています。この状況を変えるためには、医療が単なる疾患治療から予防に重点を移す必要があります。Geroscience仮説（老化科学仮説）は、老化を引き起こす分子的な損傷を抑制することで、健康期待寿命を拡大し、病態期の拡大を阻止または逆転できる可能性を示唆しています。しかし、この目標を達成するためには、生物年齢や老化速度を評価する信頼性のあるバイオマーカーを開発し、生物的老化を遅らせる介入策を見つける必要があります。

2021年に設立されたHevolution財団は、健康寿命科学研究を推進し、革新的な老化科学研究を支援するために設立されました。同財団の重要なイニシアチブの一つは、Hevolutionアライアンス高齢化バイオマーカー（HAAB）を設立することです。このアライアンスの目標は、生物年齢を評価し、重要な健康結果を予測し、介入に対する反応を示す新しい世代の人間の老化バイオマーカーを開発することです。

論文の出典

この論文のタイトルは「Hevolutionアライアンス高齢化バイオマーカーイニシアチブの実施に関する提案」（Recommendations for Implementing the Hevolution Alliance for Aging Biomarkers Initiative）で、国立衛生研究所（National Institute on Aging, NIA）、Hevolution財団、ハーバード医科大学など、さまざまな機関の専門家たちが共同執筆しました。論文は『Nature Aging』ジャーナルに掲載され、出版日は2024年1月です。

主要な視点と議論

1. 現在の高齢化バイオマーカーの制約

現在の老化バイオマーカーには複数の制約があります： - 第1世代および第2世代のバイオマーカー：表観遺伝学的マーカーや臨床テストに基づいており、予測有効性はそれなりですが、生物学的メカニズムは不明確です。 - 横断的研究：大多数のバイオマーカーは横断的研究で開発されており、生物的老化の変化を縦断的に追跡したり、介入に対する反応を示すかどうかはまだ明確ではありません。 - 人種的多様性の不足：これらのバイオマーカーの有効性は主にヨーロッパ系の人口で検証されており、方法も統一されていません。 - ネガティブイベント指向：現在使用されている検証アウトカムは、死亡や慢性疾患などのネガティブな健康イベントが多く、機能維持、認知リザーブ、幸福感などのポジティブな健康次元を予測できるかどうかはまだ明らかではありません。 - 単一オミクスデータ：現行の方法は通常、一種類のオミクスデータしか使用せず、異なるオミクスデータ間の相関は低いです。深層学習や人工知能を用いて複数のオミクスデータを組み合わせることで、予測精度を向上させる可能性があります。 - 因果関係の不明瞭さ：これらの分子バイオマーカーがネガティブな老化結果を直接引き起こしているのか、それとも生物的レジリエンスメカニズムの活性化を反映しているのかはまだ明確ではありません。

2. HAABイニシアチブの設計と特徴

これらの制約を克服するために、HAABイニシアチブは以下の設計アイデアを提案しています： - 多様性と代表性的：データベースに参加するコホートは、世界中の異なる背景を持つ人々をカバーし、サンプルの多様性を確保する必要があります。各コホートは少なくとも3回の測定を行い、6年以上（理想的には10年以上）の時間枠を設けて、信頼性のある軌道推定を行う必要があります。 - コア変数と特定領域：すべての参加コホートは、コア変数（年齢、性別、人種/民族、教育、喫煙歴、生存状態など）を提供し、特定の老化特性（身体機能、認知機能、代謝状態など）を測定する必要があります。特に、縦断データの重要性が強調されており、これらは健康変化の時間経過を捉え、早期予防に役立ちます。 - バイオマーカー選択：血漿と血清プロテオミクス、血液中のDNAメチル化データを優先的に考慮します。他のオミクスデータ（代謝オミクス、トランスクリプトーム解析など）も将来取り入れられる可能性があります。参加コホートは既に高品質のバイオマーカー測定を行っているか、分析可能なバイオサンプルを保持している必要があります。 - データ調整と共有：データ調整センターを設置し、データの収集、品質管理、標準化処理、共有を担当します。Gateway to Global Aging DataやGlobal Neurodegeneration Proteomics Consortiumなどの既存のオープンデータベースの経験を参考に、データの広範な利用とプライバシー保護を確保します。

3. データ調整と共有の具体的な措置

• データ調整センターの役割：データ調整センターは、どのコホートがプロジェクトの要件を満たしているかを決定し、データの送受信、品質管理、標準化処理、保管を担当します。既存データベースのインフラストラクチャを参考に、データ調整プロセスを最適化します。
• データアクセスと共有：データアクセス委員会を設置し、研究者が適切な資格を持っていることを確認します。階層アクセスや制御アクセスモードを採用し、データの安全性とプライバシー保護を確保します。参加コホートは公開前に先行アクセス権利を得ることができ、プロジェクトへのさらなる参加を奨励します。
• 合成コホートとデジタルツイン：一部の国や研究におけるプライバシー制限に対応するため、プライバシーを保ちつつ研究ニーズを満たすために、合成コホートやデジタルツインの作成を検討します。

研究の意義と価値

HAABイニシアチブは非常に野心的なプロジェクトであり、老化科学仮説の翻訳医学応用に独自の貢献を提供する可能性があります。このプロジェクトには大量の資金投入が必要であり、異なる分野の研究者や医療専門家の協働も必要です。大型かつ多様な縦断的コホートデータベースを構築することで、HAABは新しい世代の老化バイオマーカーの開発に堅固な基盤を提供し、健康寿命の研究と実践を推進します。

さらに、このプロジェクトは、長期にわたって良好な健康状態を維持する人々を識別し、健康老化の生物学的メカニズムを解明する手助けをします。最終的には、これらの研究成果は新たなツールを臨床応用に提供し、個別の予防と治療戦略の策定に科学的根拠を提供します。

研究のハイライト

• ライフサイクル全体のカバレッジ：世界中の複数のコホートデータを統合し、成人期全体をカバーすることで、異なる年齢層に適用可能なバイオマーカーの有効性を確保します。
• 多様な人々の参加：コホートの多様性と代表性的を強調し、異なる人種、性別、社会経済的背景を持つ人々に適用可能なバイオマーカーの有効性を確保します。
• 縦断的データ分析：縦断データを使用して健康変化の時間経過を捉え、早期予防と介入に役立てます。
• 多オミクスデータ統合：複数のオミクスデータを組み合わせて予測精度を向上させ、バイオマーカーと健康結果との複雑な関係を探ります。
• データ共有とオープンアクセス：オープンなデータ共有プラットフォームを構築し、グローバルな研究者の協力と交流を促進し、研究結果の応用価値を最大化します。

HAABイニシアチブは、老化科学研究に新しい方向性を提供し、健康寿命の実現に向けて堅固な基盤を築きます。