衰老是一个非常复杂的过程，有数千个基因影响着我们的健康，这对研究人员来说是一个挑战，他们试图解释和定位导致健康下降的潜在过程。Babraham研究所的表观遗传学研究项目的研究人员在《科学》杂志上发表了一份秀丽隐杆线虫基因相互作用的地图，可以用来识别影响寿命的新基因，以及在人类中具有相同基因的新基因。

研究人员使用简单的模型生物，如线虫C. elegans来收集信息，这些信息可以为人类衰老的研究提供信息，因为许多基因在其他物种中是共享的或有对应的。然而，在模式生物的老化研究中存在一些概念和技术上的挑战。表观遗传学研究项目的组长Casanueva博士解释说:“研究人员通常研究基因功能的方式是破坏它的功能，然后观察发生了什么。一些基因的破坏导致线虫活得很长。通过这种方式，研究人员发现了所谓的“长寿途径”。然而，老龄化背后的复杂性意味着只关注个体基因是不够的。我们需要从系统的角度来研究长寿的整体组织。”

Casanueva博士和她的实验室与Rovira i Virgili大学的物理学家Marta Sales pardo合作，开始在长寿基因研究方面撒下更大的网。他们共同创造了在一种长寿的秀丽隐杆线虫中发现的最大的基因调控相互作用网络。在这个网络中，基因之间的关系用线表示，并根据基因之间的信息流分层表示。网络的中间代表了影响最大的基因，在这种情况下，它们接收复杂的输入信号并对其进行解码，然后连接到基因的输出层。研究人员发现，大多数长寿的关键基因属于转录因子和代谢基因。

在将基因数量缩小到最重要的“核心”之后，该团队能够在实验室进行基因筛查，这有助于他们确定哪些基因对寿命有最大的影响。他们的研究结果确定了50个与线虫衰老有关的新基因，其中43个与人类相似。

Casanueva博士补充说:“医学的进步意味着全球人口的寿命延长了，但我们需要能够防止不健康老龄化带来的经济负担和个人痛苦。”只有理解了衰老的复杂本质，我们才能做到这一点。我们的研究显示了利用模式生物来构建基因对寿命影响的详细图片的力量。我们已经展示了我们的计算框架的预测能力，因此它有可能加速线虫和人类衰老问题基因的发现。”

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Gene Regulatory Network inference in long-lived C. elegans reveals modular properties that are predictive of novel ageing genes