[科普中国]-想做神探子？学会表观遗传很重要

“凡两个物体接触，必会产生转移现象”--罗卡交换定律。

这个定律是说，只要是犯罪现场，犯罪嫌疑人和受害者必定会留下一些物证，而这些细微的物证往往会成为决定性的证据。

在犯罪现场，DNA是最有信服力的物证之一。从现场残留的微量的生物组织样本（血液、毛发、皮屑、精液等等）中提取DNA，与犯罪嫌疑人的进行比对，如果一致，那么很大概率此嫌犯就是真凶。

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那如果还没有锁定嫌犯，无法进行比对的时候，DNA还有用武之地吗？答案是“有的”。**从DNA，严格来说是DNA上面的修饰，我们还可以知道一个人的“年龄”。**知道了年龄，目标人群就会进一步锁定，从而帮助警方更迅速地找到嫌犯或者受害者。

那么，我们是如何通过DNA推测年龄的？这还要从“表观遗传”说起。

什么是表观遗传？

我们知道DNA负责储存遗传信息，影响着人类的性状表达。除了一些特殊情况的变异，人的DNA在一生中都不会发生改变。

但为什么DNA不变，人却会有变化？环境的刺激为何会造成不同的表观形态？同一个体中的不同器官明明共享同一套DNA，又为何各有不同？

对于上述问题的解答可以简单归纳为一句：**虽然DNA不变，但其表达程度是可以在不同地点、不同时间被调控的。**研究这种调控的分子机制的科学就是 “表观遗传学（epigenetics）”。

自1942年Conrad Waddington创造了“表观遗传学”一词以来，这个学科经历了近80年的发展，发现了DNA甲基化、非编码RNA、异染色质等调控表观遗传的机制。关于生物发育阶段的变化、基因与环境的相互作用开始有所解释。

有越来越多的研究发现，一些遗传领域的DNA甲基化的程度与年龄增长相关，也就意味着通过检测DNA甲基化的程度就可以得知年龄。

什么是DNA甲基化？

DNA甲基化（DNA methylation）是一种DNA的化学修饰。通过对DNA的修饰可以达到调控基因表达的效果。以哺乳动物为例（下图），DNA甲基化常出现在CG位点上（碱基胞嘧啶（C）和鸟嘌呤（G）以组合的方式出现的地方），CG位点又频繁分布在基因的表达程度调节的领域上。

DNA甲基化对基因表达的调控

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如果基因的表达程度调节的领域的CG位点被甲基化，从DNA转录到RNA必须的一些物质（RNA聚合酶等）就无法与之结合，DNA就无法被转录到RNA，也就无法从RNA合成蛋白质，从而最终影响到表观形态的变化。

这其实也是衰老机制的一种：伴随年龄增加，一些遗传领域的DNA甲基化程度升高或降低，导致必要的基因表达不足或不必要的表达无法被遏制，最终导致衰老带来的健康问题。

如何用DNA甲基化来预测年龄？

近二十年来，DNA甲基化年龄预测的研究逐渐发展起来。其中最重要的研究之一就是Horvath 2013年发表的“DNA methylation age of human tissues and cell types（不同人类生物组织和细胞类型的DNA甲基化年龄预测）”。

通过分析先前研究积攒的海量数据（8000个健康的细胞组织和6000个癌症组织的数据），Horvath成功建立了DNA甲基化年龄预测模型（353个CG位点使用）。预测年龄与实际年龄的差仅为3.6岁。除此之外，他也观测到癌症人群往往有较高的预测年龄，也就是说因为癌症，生理衰老会被加速。

医学生命科学检索引擎pubmed上搜索“DNA methylation age estimation（DNA甲基化 年龄预测）”得到的历年文献数量的变化图（横轴为年份，竖轴为文献数量）

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除这种运用大数据和高通量DNA甲基化测序的研究，也有一些学者关注能否用极少的CG位点就能高精度地预测年龄，从而提高其应用性。毕竟每次年龄预测都需要做很多实验是很烧钱的，因此目前为止这一技术很难应用在医疗、生理学以外的领域。

目前DNA甲基化年龄预测的应用性研究主要集中在法医学领域。一个叫ELOVL2的基因被众多研究证实是可简单高精度预测人类年龄的，它往往只需要少于10个的CG位点，就可以得到误差为7岁左右的精度预测年龄。还有一些其他基因，虽然不如ELOVL2如此与年龄相关，但与ELOVL2一起构成的多位点的年龄预测模型能达到更好的预测精度。

除了人类，年龄预测还可以应用于何处？

对于生态学，“年龄”也同样是重要信息。想要准确预测生物未来濒危的程度，对于未来个体数量变化的掌握是必要的。而掌握个体数量的变化，就需要掌握该生物的生活史，也就是掌握数量变化的规律：何时性成熟？何时繁殖？繁殖适龄有多长？寿命有多长？如果不知道年龄，这些生活史问题都无法作答。

像树木，贝类等有年轮可以提供年龄的信息，但如果是难以长期跟踪观察的物种，或体态特征并没有明显地伴随年龄增长而变化的物种，想从外部特征观察得知年龄是很难的。这时如果能从生物组织标本得到年龄信息，会是对该物种的认知及保育工作的一项革命性突破。

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然而，针对人类以外的哺乳动物，这个领域的研究仍处于萌芽阶段。虽然也有一些研究与上述Horvath2013的研究采用一样的方法，从最根本的全基因组探索与年龄有关的DNA甲基化基因位点，但和人类研究的财力和系统化的数据库的比起来，还是属于极少数。

更多研究的年龄预测模型所采用的基因位点，基本都取自人类或实验室小鼠的研究。在野生哺乳动物领域，Polanowski等的2014年座头鲸的研究是头一个，再之后陆陆续续出现了灰狼、长耳鼠耳蝠、黑猩猩、草原狒狒、小林姬鼠等等的研究。

值得注意的是，这里提到的所有研究所用样本都为血液、皮肤之类，目前还没有研究使用野外最好收集的粪便作为研究样本。

粪便的研究难做是有原因的。DNA甲基化具有组织各异性，也就是说，血液里的甲基化变化和肠壁细胞的甲基化变化不一定相同。同时，可供参考的人类、小鼠先前研究的样本很少有用粪便或肠壁细胞来进行年龄预测，所以没什么可以参考的。因此，以粪便为样本做研究就像瞎猫捉老鼠，碰到基本靠运气。加之，粪便DNA劣化严重，已有研究的基因都不一定还保存在样本里。当然，以粪便为样本的高通量DNA甲基化测序，可以帮助研究者从头找到粪便样本里可用的基因，这也许是最省时、最系统的研究方法，但这需要足够的研究经费。

我们希望未来有一天，来到一片荒无人烟的大地，拾起落在地上的那一块黑金（粪便），分析一下就可以知道它的主人年方几何。当然，前途仍然漫漫。

参考文献：

【1】Horvath, S. (2013). DNA methylation age of human tissues and cell types. Genome biology, 14(10), 3156.

【2】Zbieć-Piekarska, R., Spólnicka, M., Kupiec, T., Makowska, Ż., Spas, A., Parys-Proszek, A., ... & Branicki, W. (2015). Examination of DNA methylation status of the ELOVL2 marker may be useful for human age prediction in forensic science. Forensic Science International: Genetics, 14, 161-167.

【3】Correia Dias, H., Cordeiro, C., Corte Real, F., Cunha, E., & Manco, L. (2020). Age Estimation Based on DNA Methylation Using Blood Samples From Deceased Individuals. Journal of Forensic Sciences, 65(2), 465-470.

【4】Thompson, M. J. (2017). An epigenetic aging clock for dogs and wolves. Aging (Albany NY), 9(3), 1055.

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【6】Polanowski, A. M., Robbins, J., Chandler, D., & Jarman, S. N. (2014). Epigenetic estimation of age in humpback whales. Molecular ecology resources, 14(5), 976-987.

【7】Wright, P. G., Mathews, F., Schofield, H., Morris, C., Burrage, J., Smith, A., ... & Hamilton, P. B. (2018). Application of a novel molecular method to age free‐living wild Bechstein's bats. Molecular ecology resources, 18(6), 1374-1380.

【8】Ito, H., Udono, T., Hirata, S., & Inoue-Murayama, M. (2018). Estimation of chimpanzee age based on DNA methylation. Scientific reports, 8(1), 1-5.

【9】Little, T. J., O'toole, A. N., Rambaut, A., Chandra, T., Marioni, R., & Pedersen, A. B. (2020). Methylation-Based Age Estimation in a Wild Mouse. BioRxiv.