免疫老化は加齢とともに進行するが、その進み具合を定量的に評価する手法は限られてきた。韓国の研究チームは、マウスの免疫細胞に見られるタンパク質発現パターンを機械学習で解析することで、「免疫年齢」を予測できるモデルを開発した。本成果は、Nature Communicationsに公開された。
本研究では、様々な年齢群のマウスから採取した脾臓のCD45陽性免疫細胞を質量サイトメトリー（CyTOF）で解析し、30種類のタンパク質マーカーの加齢に伴う免疫変化を追跡した。CD8陽性T細胞、CD4陽性T細胞、B細胞、樹状細胞、マクロファージなど6種類の主要な免疫サブセットについて、計103の分子特徴を抽出し、サポートベクター回帰（SVR）モデルを構築した。その結果、実年齢と予測免疫年齢は高い相関を示し、テストデータでも誤差は数か月以内に収まった。さらに高脂肪食で肥満を誘導したマウスでは、慢性炎症に伴う免疫老化の兆候がモデル上で反映されることが確認された。
著者らは、今回の研究によって、免疫老化をタンパク質レベルの多次元データとして捉えられることを示したと述べている。今後は、この解析手法をヒトデータに展開することで、個々の加齢や疾患に伴う免疫機能の変化を客観的に把握できるようになることが期待されている。
参照論文：
Reading the immune clock: a machine learning model predicts mouse immune age from cellular patterns
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