Asociaciones de genética, conductas y circunstancias a lo largo de la vida con una medida novedosa de envejecimiento y duración de la salud

Asociaciones de genética, conductas y circunstancias a lo largo de la vida con una medida novedosa de envejecimiento y duración de la salud

Los 11 dominios incluyen 4 dominios de infancia y edad adulta, 5 dominios PGS, 1 dominio de comportamiento y 1 dominio demográfico. En general, los 11 dominios de estudio aportaron el 29,2% (error estándar = 0,003) de la varianza en PhenoAgeAccel. PGS, puntuación poligénica; SES, estatus socioeconómico.

En una muestra de adultos mayores de EEUU, las circunstancias genéticas, conductuales y socioambientales durante la infancia y la edad adulta representan aproximadamente el 30% de las diferencias en el envejecimiento fenotípico. Los resultados también sugieren que los efectos perjudiciales de las circunstancias adversas de la vida para la salud y el envejecimiento pueden exacerbarse aún más entre las personas con predisposición genética a la enfermedad arterial coronaria. Finalmente, nuestro descubrimiento de que los hábitos tuvieron la mayor contribución a PhenoAge destaca un posible objetivo de política. Sin embargo, se necesita una mayor validación de estos hallazgos y la identificación de los vínculos causales.

PLOS Medicine, 18/06/2019Associations of genetics, behaviors, and life course circumstances with a novel aging and healthspan measure: Evidence from the Health and Retirement Study

La tasa de envejecimiento de una persona influye directamente en su susceptibilidad a la morbilidad y la mortalidad. Por lo tanto, la cuantificación del envejecimiento y la separación de cómo varios factores se unen para producir diferencias entre personas en la tasa de envejecimiento, tienen implicaciones importantes para las posibles intervenciones. Recientemente, desarrollamos y validamos una novedosa medida de envejecimiento basada en sistemas múltiples, la Phenotypic Age (PhenoAge), que se ha demostrado que recoge el riesgo de mortalidad y morbilidad en toda la población de EEUU y en diversas subpoblaciones. El objetivo de este estudio fue evaluar las asociaciones entre PhenoAge y un conjunto integral de factores, incluidas las puntuaciones genéticas, las circunstancias de la infancia y la edad adulta y los comportamientos de salud, para determinar las contribuciones relativas de estos factores a la variación en esta medida de envejecimiento.

Métodos y hallazgos: En base a datos de 2.339 adultos (mayores de 51 años, edad promedio de 69,4 años, 56% mujeres y 93,9% de blancos no hispanos) del Health and Retirement Study de EEUU, calculamos PhenoAge y evaluamos las asociaciones multivariables para un conjunto completo de factores que utilizan 2 enfoques innovadores: la descomposición del valor de Shapley y el agrupamiento jerárquico. El enfoque de Shapley reveló que en conjunto los 11 dominios de estudio (4 dominios de circunstancias de la infancia y la edad adulta, 5 dominios de puntuación poligénica [PGS] y 1 dominio de comportamiento, y 1 dominio demográfico) representaron el 29,2% (error estándar bootstrap = 0,003) de la variación en PhenoAge después del ajuste para la edad cronológica. Los comportamientos mostraron la mayor contribución a PhenoAge (9.2%), seguido de cerca por la adversidad de la edad adulta, que se sugirió que contribuya con 9.0% de la varianza en PhenoAge. En conjunto, las PGS contribuyeron con el 3.8% de la variación en PhenoAge (después de tener en cuenta la edad cronológica). A continuación, utilizando el agrupamiento jerárquico, identificamos 6 subpoblaciones distintas basadas en los 4 dominios de las circunstancias de la infancia y la edad adulta. Dos de estas subpoblaciones se destacaron como desventajosas, mostrando un promedio de PhenoAges significativamente más alto. Finalmente, observamos una interacción significativa de gen por medio entre una PGS previamente validada para la enfermedad de la arteria coronaria y la subpoblación aparentemente más desfavorecida, lo que sugiere un efecto multiplicativo de las circunstancias adversas de la vida y el riesgo genético en el envejecimiento fenotípico. Las principales limitaciones de este estudio fueron la naturaleza retrospectiva de las circunstancias autoinformadas, lo que llevó a posibles sesgos de recuerdo y la composición racial / étnica no representativa de la población.

Conclusiones: En una muestra de adultos mayores de EEUU, las circunstancias genéticas, conductuales y socioambientales durante la infancia y la edad adulta representan aproximadamente el 30% de las diferencias en el envejecimiento fenotípico. Nuestros resultados también sugieren que los efectos perjudiciales de las circunstancias adversas de la vida para la salud y el envejecimiento pueden exacerbarse aún más entre las personas con predisposición genética a la enfermedad arterial coronaria. Finalmente, nuestro descubrimiento de que los comportamientos tuvieron la mayor contribución a PhenoAge destaca un posible objetivo de política. Sin embargo, se necesita una mayor validación de estos hallazgos y la identificación de los vínculos causales.