Exploring the role of β2-microglobulin in the relationship between physical activity and DNAm-predicted PhenoAge: Evidence from a population-based and mice single-cell RNA-sequencing study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical activity (PA) is recognized as a cornerstone of healthy aging, yet the molecular mechanisms linking PA to biological aging remain poorly understood. β2-microglobulin (β2M), an inflammatory and aging biomarker, has emerged as a potential mediator of these effects. DNA methylation (DNAm)-based biological aging indicators, such as PhenoAge, provide a means to assess the relationship between PA, β2M, and aging at the molecular level. OBJECTIVES: This study aimed to investigate whether β2M mediates the association between PA and DNAm-predicted PhenoAge. Additionally, this study sought to explore the underlying molecular mechanisms using single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) in mice. METHODS: This study analyzed data from 936 participants in the U.S. population, assessing associations between PA, β2M levels, and PhenoAge using weighted multivariable regression and mediation models. β2M levels and PhenoAge were measured in blood samples and calculated using validated DNA methylation algorithms. To investigate molecular mechanisms, scRNA-seq was performed on peripheral blood samples from exercise and control mice. RESULTS: In fully adjusted models, higher PA levels were significantly associated with lower PhenoAge (β = -0.014, p = 0.034) and β2M levels (β = -0.006, p = 0.032). Mediation analysis revealed that β2M mediated 37.67 % of the association between PA and PhenoAge (p = 0.042). Stratified analyses showed stronger effects in males and individuals with higher body mass index (BMI). In mice, scRNA-seq analysis demonstrated that exercise modulated β2M expression and enhanced immune, inflammatory, mitochondrial, and circadian pathways, particularly in B cells and myeloid cells. CONCLUSION: This study provides evidence that β2M mediates the beneficial effects of PA on biological aging. PA promotes healthy aging through molecular and cellular mechanisms, particularly benefiting individuals with higher baseline inflammation or metabolic dysfunction. These insights advance our understanding of the interplay between PA, β2M, and aging, offering directions for interventions to promote longevity and healthspan.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».