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Dec 08, 2023

年齢層ごとに評価されたメタボローム、心臓自律神経調節、心肺機能を考慮した健康的な老化プロセスの統合的視点

Rapporti scientifici Volume 12,

Scientific Reports volume 12、記事番号: 21314 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

老化プロセスは、あらゆる有機レベルで変化を引き起こします。 代謝、心臓自律神経調節（CAM）、および心肺フィットネス（CRF）は年齢の関数として広く研究されていますが、主に単独で研究されているため、それらに付随する変動を認識することは困難です。 この研究は、一見健康な人の加齢を通じてメタボローム、CAM、およびCRFに起こる総合的な変化を調査することを目的としていました。 対象者（n=118）を年齢（20～29歳、30～39歳、40～49歳、50～59歳、60～70歳）に応じて5つのグループに分け、採血、自律神経の評価、心肺機能検査を受けました。運動負荷試験では質量分析と核磁気共鳴によるメタボロミクス解析、心臓自律神経変調解析、ピーク酸素消費量解析によるCRFがそれぞれ可能です。 有意な一元配置分散分析効果 (P < 0.01) を持つ変数には、テューキーの事後分析および信頼区間付き効果サイズが使用されました。 主な変化は最も高齢のグループで、CRF、バリン、ロイシン、イソロイシン、3-ヒドロキシイソ酪酸、CAMが減少し、馬尿酸が増加しました。 この結果は、加齢による障害の結果として60歳以降のメタボローム、CAM、CRFに大きな変化があることを示唆しているが、代謝プロファイルには老化の悪影響を軽減するのに好ましい変化がいくつかある可能性がある。

老化は、あらゆる有機レベルでの変化を特徴とする複雑なプロセスです1。 老化にはいくつかの特徴があり、ゲノムの不安定性、テロメアの減少、エピジェネティックな変化、タンパク質恒常性の喪失、無秩序な栄養感知、ミトコンドリアの機能不全、細胞の老化、幹細胞の枯渇、細胞間コミュニケーションの変化などに要約できます2,3。 最初の 4 つの特徴は主に老化の悪影響の原因であり、次の 3 つは前の 4 つの特徴にプラスまたはマイナスの影響を与えるものであり、最後の 2 つは前の 7 つの特徴の変化の結果であり、悪影響に関するフィードバックを提供します2 、３．

老化中に観察されるこれらの変化は、自律神経系（ANS）の完全性や酸素を使用してエネルギーを生成する体の能力など、有機システムの機能的および構造的変化3、4、5、6、7に関連しています7、8、9、10。 。 ANS は体内の生命機能と内臓機能を制御、維持、調節する役割を果たしますが 11、ピーク酸素消費量 (VO2PEAK) は、筋肉、心血管、呼吸器、呼吸器などの代謝活動の統合活動の最大能力の結果です。神経系に影響を与え、心肺フィットネス (CRF) に関連しています12。 したがって、ANS の活動と VO2PEAK 値は、全身および代謝の完全性と健康の重要なマーカーです。 いくつかの研究では、心臓交感神経変調（CSM）の増加、心臓副交感神経変調（CPM）の低下、生理的老化に伴うVO2PEAK値の進行性低下など、ANSの不均衡が報告されています8、9、13。

最近、バイオインフォマティクスと「オミクス」科学の進歩に伴い、特に生物の表現型の特徴を評価するという利点により、いくつかの研究でメタボロミクスが老化時の代謝の研究に使用されています1,14,15,16。 これらの研究の主な焦点は、ヒトのメタボロームのどの変化とプロファイルが老化と長寿に関連しているかということにあります14,16。 したがって、研究では、メタボロームと心肺機能の関係、またはメタボロームとANS制御の関係を含む、老化中に一般的に観察される器質系の変化と代謝プロファイルとの関連性も調査されています14,17。 研究では、心肺機能がより高い個人では、主に生体エネルギー経路に関与する代謝産物の血清レベルに違いがあることが示されました（アミノ酸、クエン酸回路の中間体、安静時の血液中のグリセロールの減少など）。 一方で、糖尿病などの疾患における心臓の自律制御を考慮すると、研究では CPM の低下に伴い、クエン酸回路に関与するアミノ酸、脂肪酸、代謝産物の血清不均衡が示されました 18,23。 しかし、主要な心血管危険因子（例、肥満、高血圧、禁酒など）のない個人における健康な加齢に伴う代謝プロファイルと器質系の統合的変化についてはほとんど知られていない。

老化プロセスの複雑さを理解することへの関心が現在高まっていることを考慮すると、数十年にわたる心臓自律神経調節（CAM）および心肺機能と代謝プロファイルを組み合わせて評価することで、生理的老化によって引き起こされる変化についてより広範な理解を得ることができます。 さらに、この知識により、変化がより明らかな年齢層があるかどうかを検証できるようになり、健康的な老化のためのより効果的な戦略の開発に貢献する可能性があります。 これに関連して、この研究の目的は、主要な危険因子のない一見健康な個人の老化プロセス全体を通して、ヒトのメタボロームの変数の時間経過、およびCAMおよび心肺機能に関連する変数を調査することです。

参加者は、ブラジルのサンカルロスにあるサンカルロス連邦大学 (UFSCar) の心臓血管理学療法研究所 (LFCV) データベースを使用した連絡先だけでなく、電子および印刷ベースのメディアを通じて募集されました。 既往歴と身体検査[体重、身長、体格指数(BMI)の取得]が実施され、すべての被験者は以下の質問を含む一般的な質問票を使用してスクリーニングされました:病気の病歴と病状、定期的な薬の使用、以前の臨床症状検査、家族の病気の病歴、特定の食事の実行、身体活動。 被験者は、明らかに健康である場合（心臓血管、呼吸器、筋骨格、代謝、神経学的問題などの健康状態がない場合）に含められました。 非肥満（BMI < 30 kg/m-2）。 非喫煙者。 非アルコール中毒者、または慢性疾患に関連する違法薬物または常用薬の使用者。 心血管疾患の病歴がないこと。 対象となった被験者は、最近（1 年未満）検査を行っていない場合、実験プロトコルを開始する前に、UFSCar 学校保健部門の心臓専門医によるエルゴメトリック検査を実施するよう依頼されました。 過度の不整脈、心筋虚血信号（STセグメント低下）、または血圧過敏症（過剰または運動に比例しない血圧上昇）などの心臓血管の変化があり、心電図（ECG）信号の変化および血液測定で確認されたすべての被験者エルゴメトリックテストまたは心肺運動テスト（CPET）におけるそれぞれの血圧、重度または再発性の低血圧、および実験プロトコール中の明らかな血液検査の変化（例、高血糖および高レベルのC反応性タンパク質）は除外されました。 次に、20 歳から 70 歳までの明らかに健康な 118 人が研究に参加しました (図 1、表 1)。 年齢に応じて、20～29歳（G20～29）、30～39歳（G30～39）、40～49歳（G40～49）、50～59歳（G50）の5つのグループに分けた。 -59 歳）、60 ～ 70 歳（G60 ～ 70）。 この研究は、UFSCar の人間研究倫理委員会 (番号: 173/2011) によって承認され、ヘルシンキ宣言によって設定された基準に従って実施されました。 すべての参加者は、この研究への参加を承諾した後、無料のインフォームドコンセントフォームに署名しました。

損失のフローチャート。 CPET心肺運動検査、hs-CRP高感度C反応性タンパク質、LC-MS液体クロマトグラフィー結合質量分析法、NMR核磁気共鳴。

既往歴と身体検査は、実験プロトコルの少なくとも 2 日前に実施されました。 採血を除くすべての検査はLFCVで行われました。 メタボロームおよび生化学分析のための採血は、サン カルロスの専門研究所 (UNIMED Clinical Analysis Laboratory of São Carlos) で行われました。

自律神経評価と同じ日に、朝の 12 時間の絶食後に採血が行われました。 血液サンプルはメタボローム分析と、参加者の健康状態を評価するための専門研究室での生化学検査の実施に使用されました。 メタボロミクスのために、血清分離管 (S-Monovette 4.9 mL、ドイツ、ザルシュテット) に採取された血液サンプルは、直ちに理学療法部門に運ばれました。 次に、血液サンプルを 1450 xg で 10 分間遠心分離し (Sorvall ST 8 Benchtop Centrifuge、Thermo Scientific、マサチューセッツ州、米国)、血清を収集し、さらなる分析のために -80 °C で保存しました。

参加者の健康状態は、総コレステロール (TC)、超低密度リポタンパク質 (VLDL)、低密度リポタンパク質 (LDL)、高密度リポタンパク質 (HDL)、トリグリセリド、グルコース、尿酸、尿素、クレアチニン、および高感度 C 反応性タンパク質 (hs-CRP) (補足表 S1)。 TC、HDL、VLDL、トリグリセリド、尿酸、尿素、グルコース、およびクレアチニンは、湿式化学を使用して測定されました（フリーデヴァルト方程式から計算された LDL を除く）（Advia 1800、Siemens、ドイツ）。 hs-CRPは比濁法(Advia 1800、Siemens、ドイツ)により定量した。

自律神経の心臓評価は常に午後に実施されました。 室温は 21 ～ 24 °C に維持され、相対湿度は 40 ～ 60% に保たれました。 すべての参加者は、テストの少なくとも 24 時間前に刺激物、重い食事、アルコール飲料の摂取を避け、テストの少なくとも 48 時間前に激しい身体活動を避けるように指示されました24。 さらに、生殖年齢の女性は、月経周期の卵胞期（月経周期の 7 日目と 10 日目の範囲）でのみ評価されました 25。 規則的な月経周期を持つ生殖年齢の女性、または閉経後女性（少なくとも1年までの無月経が特徴）のみが含まれた。 ただし、上記の基準を満たし、避妊薬を使用しているかホルモン補充療法を受けている女性は研究には含まれていませんでした25。 このテストには、安静仰臥位での心血管制御マーカーの取得が含まれていました。 心血管変数を安定させるために、参加者は担架上で仰臥位で 10 分間安静に維持されました。 次に、心臓血管および呼吸器の変数 (心拍数、血圧、呼吸数) を 15 分間継続的に記録しました。 すべての被験者は、必要な状況（身体的不快感など）を除いて、テスト全体を通じてコミュニケーションや動きを避けるように指示されました。 ECG 信号は MC5 リード (BioAmp FE132、ADIstruments、ニューサウスウェールズ州、オーストラリア) によって取得されました。 非侵襲的連続指動脈圧 (Finometer Pro、Finapres Medical Systems、オランダ)、および胸部ベルトを介した呼吸運動 (マラッツァ、モンツァ、イタリア)。 すべての信号はハードウェア (Power Laboratory 8/35、ADInstruments、ニューサウスウェールズ、オーストラリア) によって統合され、ソフトウェア LabChart バージョン 7.3.8 (ADIInstruments、ニューサウスウェールズ、オーストラリア) によって処理されました。

CPETは、血液検査と同じ日に自律神経評価後、またはピーク酸素消費量（VO2PEAK）として定義される参加者の心肺機能のフィットネスを評価するための休日に実施されました。 心臓自律神経評価に使用されるすべての指示と室温と湿度の制御は、CPET でも同じでした。 CPET は、トレッドミル エルゴメーター (ブラジル、リオグランデ ド スル州、Inbramed の Master ATL) を使用し、自発的疲労まで増分プロトコル 26 または Balady らによって提案された中断基準の存在下 27 で実施されました。 換気変数と代謝変数は、代謝カート (ULTIMA MedGraphics - 米国ミネソタ州セントポール) を通じて呼吸ごとに取得され、特定のソフトウェア (Breeze Suite 7.1、MedGraphics - 米国ミネソタ州セントポール) を使用して処理されました。 12 誘導 ECG は心電計 (CardioPerfect、Welch Allyn、ニューヨーク、米国) によって取得されました。 CPET の最後の 30 秒間に得られた VO2 の最高値を VO2PEAK26 とみなしました。

CAM 解析は、タコグラムの最も安定した部分から選択された短期シーケンス [256 個の連続した心拍周期 (HP) 値] に対して実行されました 28。 HP は、ECG で取得された 2 つの連続する正常な R 波ピーク間の時間的距離 (つまり、2 つの連続する心拍間の時間的距離 (ミリ秒単位)) によって取得され、タコグラムは、各心拍から生成されたすべての HP 値をグラフで再現したものです。すべて分析された心拍数。 シーケンスを選択する前に、R 波の描写の変化による誤検出や拍動の見逃しを避けるために、すべての参加者のタコグラムを注意深くチェックしました。 HP に影響を与えた孤立した異所性拍動は、影響を受けていない最も隣接する HP 値を使用して線形補間によって補正されました 24,26。 HP 平均や HP 分散などの時間領域変数が、各短期シーケンスに対して計算されました。 HP 分散は、グローバル CAM (CPM + CSM) を示します。

スペクトル分析は、自己回帰モデルに従って短期シーケンスの一変量パラメトリック スペクトル パワーを調整することによって実行されました 29。 次に、スペクトル成分は絶対単位 (ms2) で表される帯域に分解され、高周波数帯域 (> 0.15 ～ 0.40 Hz)、低周波数帯域 (0.04 ～ 0.15 Hz)、および超低周波数帯域 (< 0.04 Hz) として定義されました28。 。 CAM の分析は、高 (CPM を示す HF) および低 (CSM と CPM の寄与を示し、CSM が優勢であることを示す LF) 絶対周波数帯域に基づいていました。 心臓全体の交感神経迷走神経バランスを代表するこれら 2 つの指標 (LF/HF) と各帯域の正規化された指標 (総スペクトル パワーから超低周波帯域を差し引いた値に比例した HF と LF のパーセンテージで表した相対値) の比率。 ）も計算しました。

メタボロミクス分析は、高分解能液体クロマトグラフィー (LC-HRMS) および非標的アプローチによるプロトン核磁気共鳴 (1H NMR) を使用して実行されました。

1H NMRを考慮して、最初にすべての血清サンプルを3 kDaフィルター(Amicon Ultra)で14,000×g、4℃で30分間遠心分離して濾過しました。 フィルターは事前に 500 μL の Milli-Q 水で 5 回洗浄し、その後 14,000 xg で 5 分間 4 °C で遠心分離し、回転（フィルターを逆回転させ、7500 x g で 60 秒間回転）して残留物を除去しました。 Milli-Qウォーターの。 濾過したサンプルを、リン酸緩衝液[(一塩基性リン酸ナトリウム、NaH2PO4、119.97g/mol;二塩基性リン酸ナトリウム、Na2HPO4、141.96g/mol)を含む5mm NMRチューブ(Wilmad Standard Series 5mm、Sigma-Aldrich)に移した。内部標準として 5 mmol/L の TMSP-d4 (3-(トリメチルシリル)-2,2',3,3'-テトラ重水素プロピオン酸)]、および D2O (99.9%; Cambridge Isotope Laboratories Inc.)、それぞれ割合: 100 μL、40 μL、および 260 μL。 すべての NMR 測定は、温度 298 K を使用する 5 mm TCI 凍結プローブを備えた 14.1 テスラ Bruker 分光計 (水素周波数 600 MHz) から取得されました。 1H スペクトルについては、H2O 事前飽和信号 (Bruker によって noesypr1d と命名) を伴うパルス シーケンスで取得されました。次の収集パラメータを仮定して、連続波を採用して使用されました: 収集時間 (AQ = 3.63 s)、スペクトル幅 (SW = 30 ppm)、緩和遅延 (d1 = 4 s)、90° パルス時間 (p1 = 9.5 μs) ) とスキャン数 (ns = 128)。 すべてのスペクトルは、スペクトル信号内のノイズを減衰するために、0.3 Hz の線幅拡大 (lb) で処理されました。 スペクトル取得後、Suite 8.6 Chenomx ソフトウェア (Chenomx Inc.、エドモントン、アラバマ州、カナダ) を使用し、TMSP-d4 (0.5 mmol/L) 信号を内部信号として使用して、サンプル中に存在する代謝物のベースライン補正、同定、および定量を実行しました。他の代謝産物を定量化するための参照。 さらに、2D NMR スペクトル (COSY、HSQC、および HMBC) を使用して、Chenomx によって行われた同定または他の化合物の同定を確認しました。

-80 °C で保存した血清サンプルをまず氷上で解凍し、15 秒間ボルテックスしました。 その後、サンプルをタンパク質沈殿プロセスに供しました。 サンプルのアリコート 150 μL を新しい遠心分離管に移し、450 μL の冷メタノールをチューブに加えてタンパク質の沈殿と代謝物の抽出を開始しました。 混合物を-20℃で5分間保存した。 遠心分離管を20秒間ボルテックスし、7267×g、4℃で10分間遠心分離した。 次に、200 μL の上清を新しい遠心管に移し、20 μL の内部標準 (5 mmol/L の無水酢酸 l-ロイシン-エンケファリン) をサンプルに加え、保存するまで -20 °C で保存しました。 LC-HRMSによるさらなる分析。 ブランクサンプルは100μLのメタノールで調製されました。 品質管理（QC）サンプルは、上記のタンパク質沈殿プロセスをすでに受けた全血清サンプルのアリコート 15 μL から調製し、実験サンプルのバッチ全体に 3 回注入しました。

UHPLC Agilent システム (モデル 1290 Infinity II、Agilent) は、ブレンド アシスト G7104A を備えたバイナリ LC-G712A ポンプ、バイアル サンプラー LC インジェクター G7129C、およびカラム コンパートメント G7129B で構成されていました。 データ収集には HyStar ワークステーション ソフトウェア (HyStar バージョン 3.2、Bruker Daltonics) を使用し、データの分析と処理には Compass Data Analysis (DataAnalysis バージョン 3.2、Bruker Daltonics) を使用しました。 クロマトグラフィー分析は、Eclipse SDB-C18 Agilent カラム (100 × 3.0 mm id; 3.5 μm) を使用し、水 + 0.1% ギ酸 (溶媒 A) およびアセトニトリル + 0.1% ギ酸 (溶媒 B) を使用した勾配溶出を使用して実行しました。移動相を流速 0.4 mL/min、温度を 40 °C に設定します。 次の多段階グラジエントを使用した場合、合計実行時間は 30 分でした: 0 分、1% B; 0 ～ 3.0 分、1 ～ 2% B。 3 ～ 10 分、2 ～ 30% B。 10 ～ 15 分、30 ～ 50% B。 15 ～ 18 分、50 ～ 80% B。 18 ～ 20 分、80 ～ 90% B; 20 ～ 22 分、90 ～ 95% B。 22 ～ 26 分、95 ～ 99% B。 26.01 ～ 28 分、99% B、カラム洗浄、および 1% B の同じ初期条件でのコンディショニング サイクル時間は 3 分。注入量は 5 μL でした。

分離された化合物は四重極飛行時間型質量分析計 (QqTOF-MS) でモニタリングされました。 MS および MS/MS 分析は、負イオンまたは正イオン モードで動作する ESI インターフェースを備えた Impact HD QTOF™ 質量分析計 (Bruker Daltonics、ブレーメン、ドイツ) を使用して実行されました。 MS および MS/MS データは Compass QtofControl v.3.4 (Bruker Daltonik、ブレーメン、ドイツ) を通じて取得し、データは Data Analysis 4.2 ソフトウェア (Bruker Daltonik) を使用して処理しました。 イオン源の最適パラメータは次のように設定されました: キャピラリ電圧、正イオン モードと負イオン モードでそれぞれ + 3600 V と - 3000 V。 他のすべてのパラメーターは、使用した両方のイオン モードで同じでした。エンド プレート オフセット、450 V。 ネブライザー、4バール; 乾燥ヒーター温度、180 °C。 乾燥ガス流量、8 L/分。 フル MS スキャン範囲、m/z 50 ～ 1300。

MS/MS 分析にはデータ依存取得 (DDA) が使用され、衝突 RF は 200.0 ～ 550.0% Vpp に変化するように設定されました。 転送時間は 50.0 ～ 90.0 μs の範囲で変化するように設定されました。 それぞれ50.0%のタイミングで。 ファンネル RF 1 および 2 は、それぞれ 250.0 および 150.0 Vpp でした。 六重極 RF は 50.0 Vpp、四重極イオン エネルギーは 5.0 eV、プレパルス蓄積時間は 6.0 μs でした。 四重極イオンエネルギーと衝突セルエネルギーは両方とも 5 eV に設定されました。 MS/MS フラグメンテーションをトリガーするために使用したパラメーターは、低カウント (10,000 カウント/1000 合計あたり) の場合は 2.0 Hz、高カウント (100,000 カウント/1000 合計あたり) の場合は 4.0 Hz で、合計サイクル タイムは 3 秒でした。 絶対閾値 1491 カウント (合計 1000 あたり 302 カウント)、アクティブ除外 1 スペクトル。 完全な MS 取得は 2.0 Hz に設定されましたが、0.90 分後に解放されます。 イオンフラグメンテーションに使用される衝突エネルギーは、次の分離質量で、最初に設定された 20 eV の 250.0 ～ 100.0% に変化するようにプログラムされました: m/z 100、200、および 300: 4 幅。 m/z 700 および 1000 の場合: 6 幅。 内部質量分析計の校正は、二次高精度校正 (HPC) 回帰モデルを使用して、アセトニトリル中で調製した 1 mmol/L のギ酸ナトリウムで実行されました。 キャリブレーション溶液は各分析実行の最後に注入され、化合物を同定する前にすべてのスペクトルが再キャリブレーションされました。

Bruker Profile Analysis v2.1 ソフトウェアを使用して UHPLC-HRMS データを処理しました。 バケットの生成は、次のパラメータの下で実行されました。S/N しきい値 = 2。 相関係数閾値 = 0.2; 最小化合物長 = 10 スペクトル; 平滑化幅 = 1。LC-HRMS によって検出されたすべての特徴は、以下に基づく特徴を含めるデータ処理を受けました。ブランク サンプルの値の 5% を超える値。 QC サンプルの変動係数 (CV) (反復の平均) が 20% 未満。 実験サンプルにおける欠損データは 10% 未満です。 残りの特徴は、1.1 ソフトウェア 31,32 (補足図 S1) とさらなる分析を使用して機器の安定性を検証するために、非線形局所回帰 (Loess) によって正規化されました。 Data Analysis v4.2 (Bruker Daltonik) を使用して、HMDB MS/MS データベース (https://hmdb.ca)、Mass Bank ( https://massbank.eu/MassBank/)、CEU Mass Mediator (http://ceumass.eps.uspceu.es/) データベースおよび付加物に基づく: [M + H]+、[M + H − 2H2O] +、[M + H − H2O]+、[M + NH4 − H2O]+、[M + NH4]+、[M + Na]+、[M + CH3OH + H]+、[M + K]+、 [M + ACN + H]+、[M + 2Na − H]+、[M + IsoProp + H]+、[M + ACN + Na]+、[M + 2K − H]+、[M + 2ACN + H]+、[M + IsoProp + Na + H]+、[M + H + HCOONa]+、[2M + H]+、[2M + NH4]+、[2M + Na]+、[2M + 2H + 3H2O]+、[2M + K]+、[2M + ACN + H]+、[2M + ACN + Na]+、[2M + H − H2O]+、[M + 2H]+、[M + H + NH4]+、[M + H + Na]+、[M + H + K]+、[M + ACN + 2H]+、[M + 2Na]+、[M + H + Na]+、[M + 2ACN + 2H]+、[M + 3ACN + 2H]+、[M + 3H]+、[M + 2H + Na]+、[M + H + 2Na]+、[M + 3Na]+、および [M + H + 2K]+ ポジティブモードの場合。 [M − H]−、[M − H2O − H]−、[M − Na − 2H]−、[M + Cl]−、[M + K − 2H]−、[M − FA − H]− 、[M − Hac − H]−、[M − TFA − H]−、[M − H + HCOONa]−、[2M − H]−、[2M + FA − H]−、[2M + Hac − H] ]−、[3M − H]−、および [M − 3H]− (ネガティブ モードの場合)。

データ分析の前に、Shapiro-Wilk 検定と Levene 検定を使用して、データ分布の正規性と分散均一性の仮定をそれぞれチェックしました。 変数がこれらの仮定に達しない場合、自然対数 (LNX)、逆数 (1/x)、3 乗根 (\(\sqrt[3]{x}\))、2 乗根 \((\sqrt[2) を含むデータ変換が行われます。 ]{x})\)、または 2 次 (x2) 変換が適用されましたが、解釈を容易にするために、すべてのデータは元のスケールで表示されました 33。 カイ二乗検定を使用して、グループ間のカテゴリ変数を比較しました。 グループ間の連続変数を比較するために、データ分布の正規性と分散均一性の仮定が確認された場合には、一元配置分散分析検定に続いてテューキーの事後検定が使用され、またはクラスカル・ウォリス検定に続いてマン・検定が使用されました。データ変換にもかかわらず仮定に違反した場合のホイットニー テスト。 多数の統計検定が実行されたと仮定して、完全なボンフェローニ調整により偽陰性観察の発見がおそらく減少することを認識して、有意水準の閾値は両側検定の公称値 P < 0.01 に調整されました。保守的すぎます。 このアプローチを補足するために、有意な ANOVA 効果を示す各変数の 99% 信頼区間 (99% CI) を使用した効果サイズ (ES: グループ間の平均差をすべての被験者からのプールされた標準偏差で割ったもの) を実行しました。 効果量の 99% 信頼区間がゼロを超えなかった場合も、その差は有意であるとみなされます 34。 その後、主成分分析 (PCA) を実行して、重要な変数に基づいてグループを特徴付けました。 上記の分析はすべて、SPSS 25.0 ソフトウェア (米国イリノイ州シカゴ) を使用して実行されました。

カイ二乗検定では、年齢グループにおける有意な性的影響は示されませんでした (P = 0.220)。 したがって、統計的には、各年齢グループの男性と女性は均一に分布しており、結果に対する性別の影響を排除できます。 BMI を考慮すると、一元配置 ANOVA 検定では年齢グループ間に有意差はなく (P = 0.019)、結果に対する BMI の影響を除外できます。

すべてのグループは、生化学変数の正常範囲または境界値内にありました35、36、37、38、39（補足表S1）。 有意な分散分析効果は、hs-CRP (P = 0.003)、TC (P < 0.001)、LDL (P = 0.003)、および尿素 (P = 0.006) でのみ見られました。 hs-CRP では、G30 ～ 39 (P = 0.009、ESd = 0.922、CI99% = 0.184 ～ 1.659)、G50 ～ 59 (P = 0.009、ESd = 1.115、CI99% = 0.250 ～ 1.980) で値が高かった。 G20～29と比較した場合、G60～70（P = 0.058、ESd = 0.892、CI99% = 0.086～1.698）。 G40～49 (P = 0.003、ESd = 0.801、CI99% = 0.092 ～ 1.511)、G50～59 (P = 0.016、ESd = 0.909、 CI99% = 0.063 ～ 1.754)、G60 ～ 70 (P = 0.003、ESd = 0.956、CI99% = 0.145 ～ 1.767)。 LDL については、G40 ～ 49 (P = 0.006、ESd = 0.877、CI99% = 0.162 ～ 1.591) および G60 ～ 70 (P = 0.018、ESd = 0.930、CI99% = 0.121 ～ 1.739) でのみ有意に高い値が見られました。 G20～29と比較。 最後に、尿素は G30 ～ 39 (P = 0.048、ESd = 0.856、CI99% = 0.123 ～ 1.589)、G50 ～ 59 (P = 0.008、ESd = 1.131、CI99% = 0.264 ～ 1.998)、および G60 で有意に高かった。 G20 ～ 29 と比較した場合、-70 (P = 0.068、ESd = 0.803、CI99% = 0.004 ～ 1.602)。 これらすべての結果を表 2 に示します。

自律神経変数を考慮すると、ANOVA 効果については、LF、HF、HP の分散のみが年齢グループ間で有意でした (表 2、補足表 S2) (それぞれ P < 0.001、P = 0.001、および P = 0.002)。 G60～70とG20～29の間の差異を考慮すると、最高齢のグループは若いグループと比較してLF、HF、HPの分散値が低かった（P < 0.001、ESd = − 1.349、CI99% = − 2.200〜− 0.498） ）、LF の場合、G30–39（P = 0.001、ESd = − 1.076、CI99% = − 1.917 ～ − 0.235）、および G40–49（P = 0.007、ESd = − 0.884、CI99% = − 1.680 ～ − 0.088） 、G60～70、G20～29（P = 0.004、ESd = − 1.015、CI99% = − 1.831〜− 0.199）およびG30〜39（P = 0.029、ESd = − 0.946、CI99% = − 1.775〜− 0.117） HFの場合はG60-70、HP分散の場合はG20-29（P = 0.001、ESd = − 1.200、CI99% = − 2.035〜− 0.365）。 LF および HP の分散変数については、G50 ～ 59 と G20 ～ 29 で低い値も観察されました (LF については P = 0.085、ESd = − 1.010、CI99% = − 1.865 ～ − 0.155、P = 0.113、ESd = -0.847、CI99% = HP 分散の - 1.687 ～ - 0.007)。

CRF の場合、VO2PEAK は年齢の増加とともに減少し (ANOVA 効果: P < 0.001)、G20 ～ 29 と比較した場合、最高齢グループでは低い値を示しています (表 2) (P = 0.001、ESd = − 1.484、CI99% = − 2.352) 〜 - 0.617）、G30〜39（P < 0.001、ESd = − 1.706、CI99% = − 2.624〜− 0.788）、G40〜49（P = 0.001、ESd = − 1.233、CI99% = − 2.062〜− 0.404） ）。

代謝学的結果を考慮すると、NMR 技術により血清サンプルから 47 個の代謝物が同定されました。 ただし、年齢グループ全体で有意な代謝物は 5 つだけでした (表 2、補足表 S3、S4、補足図 S2)。 イソロイシン (ANOVA 効果: P < 0.001) は G60 ～ 70 で最も低い値を示し、G20 ～ 29 (P = 0.002、ESd = - 1.197、CI99% = - 2.032 ～ 0.363)、G30 ～ 39 (P < 0.001、ESd = − 1.545、CI99% = − 2.441 ～ − 0.649)、G40 ～ 49 (P < 0.001、ESd = − 1.200、CI99% = − 2.026 ～ − 0.375)、および G50 ～ 59 (P = 0.017、 ESd = − 1.010、CI99% = − 2.010 ～ − 0.010)。 同様に、バリン (ANOVA 効果: P < 0.001) は G60 ～ 70 で最も低い値を示し、G20 ～ 29 (P = 0.040、ESd = - 0.826、CI99% = - 1.626 ～ - 0.025)、G30 ～ 39 でより高い値を示しました。 (P < 0.001、ESd = − 1.747、CI99% = − 2.671 ～ − 0.823)、G40 ～ 49 (P = 0.001、ESd = − 1.101、CI99% = − 1.916 ～ − 0.285)、および G50 ～ 59 (P = 0.006、ESd = − 1.223、CI99% = − 2.249 ～ − 0.197）でしたが、G20 ～ 29 と比較した場合、G30 ～ 39 でも高い値を示しました（P = 0.080、ESd = 0.738、CI99% = 0.013 ～ 1.463）。 ロイシン (ANOVA 効果: P = 0.003) は、G30 ～ 39 (P = 0.007、ESd = 1.049、CI99% = 0.211 ～ 1.888) および G40 ～ 49 (P = 0.002、ESd = 1.057、CI99% = 0.245 ～ 0.245 ～ 1.888) で高い値を示しました。 1.868) G60–70 と比較して。 さらに、バリン誘導体である 3-ヒドロキシイソ酪酸 (ANOVA 効果: P = 0.003) は、G30 ～ 39 (P = 0.001、ESd = 1.219、CI99% = 0.363 ～ 2.074) および G40 ～ 49 でロイシンと同様のパターンを示しました。 (P = 0.031、ESd = 0.844、CI99% = 0.051 ～ 1.637)、G60 ～ 70 よりも高い値が得られます。 最後に、非必須アミノ酸アスパラギン酸（ANOVA効果：P = 0.007）は、G20〜29（P = 0.017、ESd = − 0.827、CI99% = − 1.538〜− 0.116）およびG30〜39（P = 0.067）で低かった。 、ESd = − 0.746、CI99% = − 1.464 ～ − 0.027）、G40 ～ 49 歳と比較すると、その後の年齢層ではわずかに減少しました（G50 ～ 59 歳では ESd = − 0.139、G60 ～ 70 歳では ESd = − 0.138）。 G40～49と比較）、若いグループとの差の有意性が失われた結果として。

特徴を含めるためのパラメーターを適用した後、LC-HRMS 分析技術により 125 の特徴が特定されました。 ただし、年齢グループ間で有意な特徴は 6 つだけであり、既知の代謝物は 2 つだけでした (表 2、補足表 S5、S6)。 馬尿酸 (ANOVA 効果: P < 0.001) は、他のグループと比較して G60 ～ 70 で高かった: G20 ～ 29 (P < 0.001、ESd = 1.389、CI99% = 0.533 ～ 2.245)、G30 ～ 39 (P = 0.004、ESd = 0.991、CI99% = 0.158 ～ 1.824)、G40 ～ 49 (P = 0.001、ESd = 1.170、CI99% = 0.347 ～ 1.992)、および G50 ～ 59 (P = 0.009、ESd = 1.056、CI99% = 0.051 ～ 2.061)。 共役リノール酸である 10E,12Z-オクタデカジエン酸 (10E,12Z-CLA) (ANOVA 効果: P = 0.001) は、他の同定された代謝産物であり、G30 ～ 39 で高い値を示しました (G20 ～ 29 と比較: P = 0.019、ESd = 0.816、CI99% = 0.086 ～ 1.546) および G40 ～ 49 (G20 ～ 29 との比較: P = 0.004、ESd = 0.956、CI99% = 0.236 ～ 1.677、G60 ～ 70: P = 0.054、ESd = 0.815、CI99% = 0.024 ～ 1.606)。

PCA分析（図2、補足図S3）は、左下の象限のサンプルクラスタリングによって観察されたように、馬尿酸がG60〜70の最も代表的な変数であることを示しました。 LF、HF、HP 分散、および VO2PEAK は正の相関があるように見えます (右上の象限に位置します)。G60 ～ 70 では、反対の象限にあるサンプルのクラスター化により減少します。 さらに、分岐鎖アミノ酸 [BCAA (ロイシン、イソロイシン、バリン)] と 3-ヒドロキシイソ酪酸は、負荷プロットでこれらの変数が近接しているため、正の相関があると考えられ、G60 ～ 70 では次の理由により大幅に減少します。サンプルのクラスタリング距離。 最後に、アスパラギン酸、hs-CRP、尿素、LDL、TC、および 10E,12Z-CLA は同じ象限にあるため、正の関係があるように見えますが、アスパラギン酸、TC、および LDL の関係はクラスターによって強調されています。荷重プロット内のこれらの変数の値。 同様の結果が図 3 にも見られます。

重要な変数の主成分分析。 10E,12Z-CLA 10E,12Z-オクタデカジエン酸、G20～29 20～29歳グループ、G30～39 30～39歳グループ、G40～49 40～49歳グループ、G50～59 50～59歳グループ、G60～70 60～70歳グループ、hs-CRP高感度C反応性タンパク質、LDL低密度リポタンパク質、TC総コレステロール、VO2PEAKピーク酸素消費量。

有意変数に基づく各年齢グループの特徴付け。 データは、各変数の各年齢グループの Z スコア平均値によって表されます。 10E,12Z-CLA 10E,12Z-オクタデカジエン酸、G20～29 20～29歳グループ、G30～39 30～39歳グループ、G40～49 40～49歳グループ、G50～59 50～59歳グループ、G60～70 60～70歳グループ、hs-CRP高感度C反応性タンパク質、LDL低密度リポタンパク質、TC総コレステロール、VO2PEAKピーク酸素消費量。

これは、一見健康な人の老化過程におけるメタボローム、CAM、およびCRFに関連する変数を同時に評価した最初の研究でした。 その結果、BCAA (ロイシン、イソロイシン、バリン)、3-ヒドロキシイソ酪酸、馬尿酸、VO2PEAK、およびグローバル CAM が健康的な老化プロセスに影響され、主に 60 歳以降に起こる変化の影響を受けることが示されました。 BCAA、3-ヒドロキシイソ酪酸、および VO2PEAK の血清レベルは、G50 ～ 59 までは比較的安定していましたが、最後の年齢グループでは大幅に減少しましたが、馬尿酸は最後の年齢グループでは逆の挙動を示しました（表 2）。 さらに、CAMは年齢の増加とともに減少し、後期の年齢層では明らかに減少し、CPMの損失が大きくなります。 結果の統合を考慮すると、PCA では、G60 ～ 70 における馬尿酸の表示がより大きく、同じグループでは他のグループと比較して上記の他の変数の表示が低いことが観察されました (図 2、3) 、補足図S3）。

老化過程におけるアミノ酸代謝については、数年前から議論されてきました40、41、42。 いくつかの研究では、加齢とともにほとんどのアミノ酸の血清レベルが増加することが報告されていますが、他の研究では反対の挙動が示されています14,42。 絶食中の血清アミノ酸レベルの増加は、代謝障害とタンパク質分解に関連しており 14,23,43、これらの状態は、栄養および身体活動レベルの変化、酸化ストレスおよびデオキシリボ核酸の増加の結果として、加齢中によく観察されます。 DNA）損傷、炎症2,44。 しかし、血清アミノ酸レベルは筋肉量レベルとも正の相関があり 44、絶食中の血清中のアミノ酸レベルの低下は筋肉量の低下に関係している可能性があります 41,42。 BCAA、特にロイシンは、タンパク質の合成と分解の調節だけでなく、アミノ酸の取り込み、グリコーゲン生成、神経伝達物質、ミトコンドリア機能、免疫応答、テロメアの長さ、酸化ストレス制御に対する筋肉の感受性においても重要なアミノ酸です40,44。 これらの効果のほとんどは、哺乳類のラパマイシン標的（mTOR）タンパク質の活性化に対するBCAAのプラスの影響によるものであり44、このタンパク質の活性化の影響は、老化プロセスにおける利益と害に関して依然として激しく議論されています44。 しかし、mTOR 活性の低下は平均余命の延長に関係しているようです 16,45。

私たちの研究の主な発見の 1 つは、最高齢のグループにおける血清 BCAA および 3-ヒドロキシイソ酪酸レベルの低下の証拠でした。 この所見は以前の研究で観察された所見と一致しており、高齢者の筋肉量の低下に関連している可能性があります41、42、46。 すべての参加者は継続的な薬物療法を使用しておらず、いかなる疾患、全身性の変化、および危険因子（例：タバコの使用、過剰なアルコールの使用、肥満）も持っていないため、最も高齢のグループはおそらく健康状態が良好な個人で構成されており、したがって、血清中の BCAA および 3-ヒドロキシイソ酪酸の減少は、おそらく病理学的プロセスとは関連していません。 馬尿酸は、高齢者では有意に高値であり（表 2）、また、馬尿酸はインスリン抵抗性と負の関係があり、抗炎症薬や抗ウイルス薬の生成、生物多様性と腸の成熟と正の関係があるため、この仮説を裏付けています。微生物叢47,48。

血中および尿中の馬尿酸レベルは、健康的な加齢を通じて増加する傾向があり 47、これは腎機能、およびクレアチニンおよび尿素の血清レベルと関連しています 49、50、51。 この代謝産物の血清増加は腎機能障害を示している可能性があります 49,50 が、最近の研究では馬尿酸が代謝の健康の指標およびメディエーターであることも提案されています 47。 この代謝産物は、果物や野菜に含まれる抗酸化性と免疫調節性の高い化合物（ポリフェノールなど）に対する豊富な腸内微生物叢の活性に由来しており、膵臓のベータ細胞に保護効果をもたらします 47,48。 血漿/尿中馬尿酸レベルが高い人に見られる腸内微生物叢の充実は、腸内での栄養素の吸収の向上にも関連しており、高齢者のフレイル症候群と逆の関係にあります47,52。 したがって、尿素とクレアチニンのレベルがすべての年齢層で正常値の範囲内にあったことから、G60～70における血清馬尿酸レベルの上昇は、腎機能障害よりも腸内微生物叢の充実に関連している可能性が高い（表2、補足表S1)39.

最後の年齢グループでは馬尿酸の血清レベルが上昇しており、これは好ましい変化を示している可能性がありますが、CAM に関連する指標 (HF、LF、HP の分散) は加齢とともに減少し、次のとおり最高齢のグループで最低値を示しました。 Voss et al. 53 による研究で見られます。 これは、後の年齢層におけるCAMの障害に関連している可能性があります。 具体的には、スペクトル分析を考慮すると、LF は交感神経優位の混合成分 (CSM + CPM) を表すため、両方の帯域 (LF と HF) の減少は CSM の減少、特に CPM の減少の可能性を意味します。 HF は CPM24,54 のみを表します。 加齢に伴う CPM の低下は、心筋細胞の構造的および機能的変化、酸化ストレス、炎症、調節機構の障害、サブシステム間の相互作用の喪失などのいくつかの要因の結果です2,8,13,55,56。心血管系は制限、過負荷、心血管疾患の影響を受けやすくなります13,53。

CAMの障害と一致して、高齢者ではhs-CRPの増加が観察されました57。 より高い LDL および TC 値も、より高齢のグループで観察されましたが、これらの指標には病理学的値はありませんでした 38,58。 これらの発見は、老化との関連で文献で広く議論されているように、炎症と脂質代謝の変化に関連しています25,59。 さらに、コレステロール値（LDL および TC）と血清アスパラギン酸レベルの間に正の関係がある可能性があることを観察しました（図 2）。これはおそらく両方の心血管障害との関係によるものです 60,61。

アスパラギン酸は非必須アミノ酸であり、健康的な老化プロセスとの関係はまだ不確かです。 血清非必須アミノ酸は増加傾向にあるようです41。 我々の結果では、G40～49ではこのアミノ酸が増加し、それよりも高い年齢層では非常にわずかに減少していることが示されました（G50～59とG60～70の両年齢層でESd < - 0.2）。 この代謝産物は、リンゴ酸-アスパラギン酸シャトルを介してミトコンドリア内の酸化型ニコチンアミドアデニン ジヌクレオチド（NAD+）/還元型ニコチンアミドアデニン ジヌクレオチド（NADH）のバランスをとるのに不可欠であるため、活性酸素種の生成制御において重要な役割を果たします62。 また、尿素サイクルにも関与しており、中枢神経系の N-メチル-d-アスパラギン酸受容体 (NMDAR) でグルタミン酸とともに興奮性共神経伝達物質として特徴づけることができます 40,63,64。 しかし、心血管障害では血清アスパラギン酸の増加が観察されています60。 ラットを使った最近の研究では、血管と心臓に NMDAR が存在することが示されており、その活性化は CPM の低下と心不整脈に対する感受性の増加に関連しています 65。 しかし、グルタミン酸やホモシステイン (我々のデータでは有意ではなかった) 66 とは異なり、心血管系における NMDAR に対するアスパラギン酸の役割はまだ検証されていません。

加齢に伴い、組織やシステムの機能的、構造的、相互作用的な変化に関わるいくつかの要因により、VO2PEAK9 が徐々に減少すると予想されます 5、6、7、56、67。 VO2PEAK は G60 ～ 70 で大幅に低く、酸素からエネルギーを生成する能力が低いことを示しています。 加齢に伴うVO2PEAKの減少に寄与するいくつかの要因のうち、BCAAの血清レベルの減少は、BCAAがタンパク質の合成とミトコンドリア機能44,68,69。 この年齢層で CAM の変化が観察されたことから、心臓血管の自律神経制御も G60 ～ 70 の VO2PEAK の減少に影響を与えた可能性があります 67。 加齢に伴い、特に心臓変時性のベータアドレナリン刺激の障害の結果として最大心拍数が低下するため、心拍出量は徐々に減少します67。 しかし、CAMの変化は安静状態で観察され、VO2PEAK減少の周辺要因（筋肉量の減少、ミトコンドリア機能障害、細胞内代謝変化など）も加齢に強く影響されることは注目に値します7,70。

要約すると、健康的な老化は代謝、自律神経、CRF の変化をもたらします。 筋肉量の減少、有機系の機能と構造の低下、全身性炎症と酸化ストレスの増加、DNA損傷の蓄積、自律神経制御の不均衡が、これらの変化を説明する主な理由として文献で議論されています2、5、8、13、71。 ,72。 さらに、生物はこれらの変化を恒常性維持機構で平衡させようとしますが、その機構には限界があり、その枯渇は生理学的限界や病気の出現に関係します2,3。 したがって、加齢に伴い、個人の恒常性維持機構はますます低下し、その結果、健康維持のための健康的な習慣への依存度が高まることが予想されます。 本研究では、G60-70 における CPM と CRF の顕著な減少にもかかわらず、文献で議論されている健康的な老化プロセスで観察された代謝プロファイルと一致する代謝プロファイルが観察できました 42,47。 BCAA と 3-ヒドロキシイソ酪酸の減少と馬尿酸の増加は、最も高齢のグループで顕著であり、mTOR タンパク質の活性化低下によって老化に存在する悪影響を軽減する生理学的プロセスと代謝状態に関連している可能性があります 3,44。これは、内皮を通過する脂肪酸の輸送やインスリン抵抗性に寄与しないことによるものであり 73、高レベルの馬尿酸が示す可能性のある有益な効果によるものである 47,48。 しかし、本研究の横断的な性質を考慮すると、最高齢グループの個人の代謝プロファイルが生涯にわたる健康的な習慣の結果であると結論付けることは不可能です。

この研究は観察的で横断的な研究であり、このトピックを扱う他の研究と比較すると少数のサンプルに基づいています1,14,74。 しかし、これは、代謝および全身活動マーカー（VO2PEAKおよび自律神経制御）を考慮して、統合的な観点から健康的な老化の影響を評価した最初の研究でした。 さらに、2 つの相補的な技術 (NMR と LC-MS) を使用して、各参加者のメタボロームにアクセスしました。 本研究では対象者の食事記録は考慮されておらず、対象者の身体活動レベルも測定されなかった。 ただし、採血当日は被験者全員が同じ条件（激しい身体活動の制限に加え、12時間の絶食と一部の飲食制限）にあり、厳密な基準に従って明らかに健康であると分類された。方法論セクションで説明されている基準。

最も顕著な変化を示した年齢層は60歳から70歳の年齢層で、全体的なCAM（特にCPM）におけるBCAAおよびその誘導体の血清レベル、およびCRFの低下が見られました。そして血清馬尿酸レベルの大幅な増加。 したがって、代謝プロファイル、CRF、およびCAMは加齢による障害の結果として変化しますが、心血管危険因子のない一見健康な高齢者の代謝プロファイルの一部の変化は、老化の悪影響を軽減するのに有利である可能性があります。 健康的な老化をより深く理解するためには、代謝プロファイル、CRFおよびCAMに対する良好な生活習慣の影響を評価する縦断的研究が必要です。

現在の研究中に生成されたデータセット、および/または現在の研究中に分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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著者らは、研究に参加したすべての人々に感謝したいと思います。 技術サポートのための研究室スタッフ [LFCV、核磁気共鳴研究所、SEPARARE (クロマトグラフィー研究コア)]。 資金源 [サンパウロ研究財団 (FAPESP)、国家科学技術開発評議会 (CNPq)、および高等教育職員改善調整調整局 (CAPES)]。

この研究は、CNPq (#23028.007721/2013-41) CAPES (理学療法大学院プログラム、助成金: 001)、および FAPESP (#2016/22215-7、#2018/25082-3、#2010/52070-4) の支援を受けました。 、#2020/05965-8、#2020/13939-7、#2019/15040-4）。 資金提供者は、研究計画、データ収集と分析、または原稿の執筆には参加していませんでした。

サンカルロス連邦大学理学療法学科、サンカルロス、サンパウロ、ブラジル

エトーレ・デ・ファヴァリ・シグニーニ、パトリシア・レーダー＝サントス、ジュリアナ・クリスティーナ・ミラン＝マットス、ヴィニシウス・ミナテル、カミラ・ビアンカ・ファラスコ・パントーニ、アパレシーダ・マリア・カタイ

サンカルロス連邦大学化学科、サンカルロス、サンパウロ、ブラジル

アレックス・カストロ、ジュリアナ・マガリャエス・デ・オリベイラ、アントニオ・ジルベルト・フェレイラ、レジーナ・ヴィンチェンツィ・オリベイラ

サンカルロス連邦大学老年学部、サンカルロス、サンパウロ、ブラジル

カミラ・ビアンカ・ファラスコ・パントーニ

サンカルロス連邦大学生理学学部、サンカルロス、サンパウロ、ブラジル

エロイサ ソブレイロ セリストレ デ アラウーホ

ペナポリス教育財団 (FUNEPE)、ペナポリス、サンパウロ、ブラジル

フェルナンド・ファブリッツィ

ミラノ大学健康生物医学科（イタリア、ミラノ）

アルベルト・ポルタ

イタリア、ミラノ、サン・ドナート・ミラネーゼ総合病院、心臓胸部・血管麻酔・集中治療科

アルベルト・ポルタ

心臓血管理学療法研究室、理学療法学科、身体運動研究の中核、サンカルロス連邦大学、Via Washington Luiz、Km 235、CP: 676、São Carlos、SP、13565-905、ブラジル

アパレシダ マリア カタイ

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AMC、RVO、AGF、AC、EFS が研究の構想と設計に貢献しました。 すべての著者は、作品データの取得、分析、または解釈、および作品の知的内容の精緻化または批判的改訂に貢献しました。 すべての著者は原稿の最終版を承認し、原稿のあらゆる側面に同意し、原稿のいずれかの部分の正確性または完全性に関連するすべての問題が適切に調査および解決されていることを確認しました。 著者は著者としての資格があり、この論文に記載されています。

エトーレ・デ・ファヴァリ・シグニーニまたはアパレシーダ・マリア・カタイとの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

De Favari Signini, É.、Castro, A.、Rehder-Santos, P. 他年齢グループごとに評価されたメタボローム、心臓の自律神経調節、心肺機能のフィットネスを考慮した、健康的な老化プロセスの統合的な視点。 Sci Rep 12、21314 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-25747-5

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受信日: 2022 年 8 月 27 日

受理日: 2022 年 12 月 5 日

公開日: 2022 年 12 月 9 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-25747-5

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