Eight decades of follow-up link life course exposures to proteomic organ ageing and longevity
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The pace of organ ageing varies substantially between individuals, yet drivers of variability remain poorly understood. This gap is critical, given only 20-30% of longevity is genetically inherited 1,2 and age-related diseases are leading causes of morbidity and mortality 3 . Proteomic clocks allow organ ageing to be estimated from blood sampling 4 , facilitating study of how life course exposures shape biological ageing heterogeneity. Here, we leverage the unique design of the MRC National Survey of Health and Development (NSHD), the world’s oldest continuously followed birth cohort, to track 1,803 individuals across eight decades since birth in 1946. At mean age 63.2 years, we estimated proteomic ageing in seven organs. Despite near identical chronological ages, participants’ proteomes revealed biological ageing disparities spanning decades. Extreme ageing in multiple organs was a strong prognostic indicator for all-cause mortality over the following 15 years (HR=6.62 for ≥ 4 extremely aged organs). Adversity and being overweight in adolescence associated with accelerated ageing decades later in life. Completing secondary school education and maintaining physical activity linked to relative biological youth. Mediation analyses indicated liver, kidney and immune ageing linked life course exposures to mortality. Across 10,776 plasma protein targets, we identified 143 predictors of longevity, including MED9, strongly linked to diverse socio-behavioural exposures. These findings provide unique insights into which factors are likely to shape how we age, when in life they may be influential, and how biological effects emerge, informing healthy ageing promotion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».