《Clinical Epigenetics》：Epigenetic-Metabolic interplay in chronic kidney disease mortality: insights from grimage acceleration and transcriptomic profiling
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背景：慢性肾脏病（CKD）患者的死亡风险显著升高，GrimAge加速（GAA）与代谢综合征（MetS）均被证实与该风险相关，但二者的联合效应及潜在生物学机制仍不明确。
方法：研究人员整合美国国家健康与营养检查调查（NHANES；n=2529）、基因表达综合数据
背景：慢性肾脏病（CKD）患者的死亡风险显著升高，GrimAge加速（GAA）与代谢综合征（MetS）均被证实与该风险相关，但二者的联合效应及潜在生物学机制仍不明确。
方法：研究人员整合美国国家健康与营养检查调查（NHANES；n=2529）、基因表达综合数据库（GEO）及公共衰老相关基因数据。将CKD患者分为四组：低GAA无MetS组（参照组）、高GAA无MetS组（GAA组）、低GAA伴MetS组（MetS组）、高GAA伴MetS组（GAA-MetS组）。采用加权Cox比例风险模型评估各组与全因死亡的关联。针对CKD（GSE66494）、MetS（GSE98895）数据集及衰老相关基因开展独立转录组分析，包括差异表达分析、加权基因共表达网络分析（WGCNA）及机器学习（LASSO回归与支持向量机递归特征消除算法SVM-RFE）筛选Hub基因，并通过CIBERSORT算法估算免疫细胞浸润水平。
结果：与参照组相比，GAA组（HR=2.331，95%CI：1.785–3.043，p<0.001）、MetS组（HR=1.314，95%CI：1.057–1.635，p=0.014）及GAA-MetS组（HR=2.112，95%CI：1.525–2.927，p<0.001）的CKD患者全因死亡风险均显著升高。高GAA是年龄≥72岁CKD患者死亡的独立预测因子（HR=2.083，95%CI：1.533–2.831，p<0.001）。性别亚组分析显示，男性GAA组（HR=2.440，95%CI：1.471–4.048，p<0.001）与GAA-MetS组（HR=2.320，95%CI：1.395–3.859，p=0.001）、女性GAA-MetS组（HR=1.763，95%CI：1.054–2.950，p=0.031）死亡风险均升高。转录组分析鉴定出5个Hub基因（ZMPSTE24、RELB、STAT6、DKC1、E2F3），其参与CKD发病机制、细胞衰老及代谢通路，且表达水平与CKD组织内免疫细胞浸润的特定改变相关。
结论：GAA是CKD患者全因死亡的独立预测因子，GAA-MetS可识别极高危表型。互补性转录组分析为CKD发病过程中表观遗传与代谢紊乱的交互作用提供了可检验假说。
该研究发表于《Clinical Epigenetics》，聚焦慢性肾脏病（CKD）死亡风险的表观遗传-代谢调控机制。当前CKD已成为全球第三大增长最快的死因，影响约8.5亿人群，但现有生物标志物难以反映其深层病理机制。衰老是肾功能下降的核心驱动因素，DNA甲基化介导的生物年龄测算工具GrimAge及其残差指标GrimAge加速（GAA）可独立于实际年龄量化全身衰老负荷；同时代谢综合征（MetS）在CKD中高发，通过炎症与氧化应激加速肾功能恶化，二者均被证实为CKD不良结局的独立风险因素，但二者的协同效应及分子机制尚未明确。为此，研究人员开展多组学整合研究，旨在阐明GAA与MetS对CKD死亡风险的联合作用，并探索其潜在分子基础，为高危人群精准分层提供依据。
为开展研究，研究人员主要采用以下关键技术方法：基于1999–2002年美国国家健康与营养检查调查（NHANES）队列（最终纳入2529名参与者）开展流行病学分析，结合基因表达综合数据库（GEO）的CKD数据集（GSE66494）、MetS数据集（GSE98895）及公共衰老相关基因集开展转录组验证；通过加权Cox比例风险模型评估暴露分组与全因死亡的关联，采用加权基因共表达网络分析（WGCNA）、LASSO回归与SVM-RFE两种机器学习算法筛选Hub基因，并利用CIBERSORT算法估算肾组织免疫细胞浸润特征。
研究结果如下：
参与者特征：共纳入2529名参与者，其中CKD患者642例（25.4%），非CKD者1887例（74.6%）。CKD组高龄、男性、低教育水平占比更高，高血压与糖尿病患病率显著升高，随访时间更短且全因死亡率更高；生化特征表现为腰围、空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、中性粒细胞、单核细胞及自然杀伤（NK）细胞水平升高，高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、CD8+T细胞、CD4+T细胞及B细胞水平降低。CKD患者中，GAA-MetS组年龄<72岁者占比更高，GAA组以男性为主，MetS组以女性为主，墨西哥裔人群在各暴露组占比均较高。
全因死亡风险：与参照组相比，GAA组、MetS组、GAA-MetS组的死亡风险分别升高133.1%、31.4%、111.2%，高GAA组生存曲线在5年后出现显著下降。年龄亚组分析显示，≥72岁人群中高GAA使死亡风险升高108.3%，而<72岁人群中各暴露组死亡风险无统计学差异。性别亚组分析显示，男性GAA组与GAA-MetS组死亡风险分别升高144.0%与132.0%，女性仅GAA-MetS组死亡风险升高76.3%。敏感性分析验证了GAA与死亡关联的稳健性，且发现连续GAA与MetS存在显著相乘交互作用（p=0.033）。
转录组分析与Hub基因鉴定：在CKD转录组数据集中鉴定出2850个差异表达基因（DEGs），通过WGCNA筛选出与MetS最相关的黄色模块（cor=0.82，p=1e-10），整合衰老相关基因集后获得34个候选基因；经LASSO回归与SVM-RFE交叉验证，最终锁定5个Hub基因（ZMPSTE24、RELB、STAT6、DKC1、E2F3），其在CKD数据集中的诊断AUC值达0.922–0.991，且在独立验证集中表现稳定，均在CKD组织中差异表达。
免疫浸润分析：CKD肾组织中初始B细胞、CD8+T细胞、M0巨噬细胞及M2巨噬细胞比例升高，记忆B细胞、静息记忆CD4+T细胞、滤泡辅助T细胞及调节性T细胞（Tregs）比例降低；Hub基因表达水平与上述免疫细胞亚群丰度存在显著相关性。
讨论部分指出，本研究首次证实GAA是CKD死亡的独立预测因子，GAA-MetS可定义极高危表型，为临床风险分层提供了新框架。代谢功能障碍与细胞衰老的协同作用是CKD进展的核心机制：高血糖诱导晚期糖基化终产物（AGEs）激活NF-κB通路，脂毒性驱动单核细胞促炎极化，腹部肥胖导致T细胞调控异常，这些代谢异常与GAA介导的表观遗传加速形成正反馈循环，加剧肾损伤。性别差异源于睾酮对TLR4/NF-κB通路的放大效应及雌激素对DNA甲基化模式的维持作用，但GAA-MetS的风险效应不受性别影响。转录组发现的5个Hub基因分别从核纤层蛋白加工（ZMPSTE24）、端粒稳态（DKC1）、免疫极化（STAT6）、炎症信号（RELB）及细胞周期调控（E2F3）层面参与代谢-衰老交互网络，为CKD发病机制提供了分子层面的解释。研究同时指出，NHANES甲基化数据仅覆盖≥50岁人群、流行病学与转录组数据的独立性、免疫浸润分析的空间分辨率局限等不足，未来需通过纵向多组学研究进一步验证因果关联。
研究结论可归纳为：GrimAge加速是慢性肾脏病患者全因死亡的独立预测因子，合并代谢综合征的GAA-MetS表型可识别极高危人群；整合流行病学与转录组学证据，ZMPSTE24、RELB、STAT6、DKC1、E2F3五个Hub基因为解析CKD中表观遗传-代谢紊乱的交互作用提供了可检验的科学假说，为靶向干预高危人群的表观遗传衰老进程奠定了理论基础。
