Ageing is a degenerative process that leads to tissue dysfunction and death. A proposed cause of ageing is the accumulation of epigenetic noise that disrupts gene expression patterns, leading to decreases in tissue function and regenerative capacity1–3. Changes to DNA methylation patterns over time form the basis of ageing clocks4, but whether older individuals retain the information needed to restore these patterns—and, if so, whether this could improve tissue function—is not known. Over time, the central nervous system (CNS) loses function and regenerative capacity5–7. Using the eye as a model CNS tissue, here we show that ectopic expression of Oct4 (also known as Pou5f1), Sox2 and Klf4 genes (OSK) in mouse retinal ganglion cells restores youthful DNA methylation patterns and transcriptomes, promotes axon regeneration after injury, and reverses vision loss in a mouse model of glaucoma and in aged mice. The beneficial effects of OSK-induced reprogramming in axon regeneration and vision require the DNA demethylases TET1 and TET2. These data indicate that mammalian tissues retain a record of youthful epigenetic information—encoded in part by DNA methylation—that can be accessed to improve tissue function and promote regeneration in vivo. Expression of three Yamanaka transcription factors in mouse retinal ganglion cells restores youthful DNA methylation patterns, promotes axon regeneration after injury, and reverses vision loss in a mouse model of glaucoma and in aged mice, suggesting that mammalian tissues retain a record of youthful epigenetic information that can be accessed to improve tissue function.

All living things experience an increase in entropy, manifested as a loss of genetic and epigenetic information. In yeast, epigenetic information is lost over time due to the relocalization of chromatin-modifying proteins to DNA breaks, causing cells to lose their identity, a hallmark of yeast aging. Using a system called “ICE” (inducible changes to the epigenome), we find that the act of faithful DNA repair advances aging at physiological, cognitive, and molecular levels, including erosion of the epigenetic landscape, cellular exdifferentiation, senescence, and advancement of the DNA methylation clock, which can be reversed by OSK-mediated rejuvenation. These data are consistent with the information theory of aging, which states that a loss of epigenetic information is a reversible cause of aging.

Calorie restriction (CR) extends lifespan and retards age-related chronic diseases in most species. There is growing evidence that the gut microbiota has a pivotal role in host health and age-related pathological conditions. Yet, it is still unclear how CR and the gut microbiota are related to healthy aging. Here, we report findings from a small longitudinal study of male C57BL/6 mice maintained on either ad libitum or mild (15%) CR diets from 21 months of age and tracked until natural death. We demonstrate that CR results in a significantly reduced rate of increase in the frailty index (FI), a well-established indicator of aging. We observed significant alterations in diversity, as well as compositional patterns of the mouse gut microbiota during the aging process. Interrogating the FI-related microbial features using machine learning techniques, we show that gut microbial signatures from 21-month-old mice can predict the healthy aging of 30-month-old mice with reasonable accuracy. This study deepens our understanding of the links between CR, gut microbiota, and frailty in the aging process of mice.

Abstract Epigenetic “clocks” based on DNA methylation (DNAme) have emerged as the most robust and widely employed aging biomarkers, but conventional methods for applying them are expensive and laborious. Here, we develop T agmentation-based Indexing for M ethylation Seq uencing (TIME-Seq), a highly multiplexed and scalable method for low-cost epigenetic clocks. Using TIME-Seq, we applied multi-tissue and tissue-specific epigenetic clocks to over 1,600 mouse DNA samples. We also discovered a novel approach for age prediction from shallow sequencing (e.g., 10,000 reads) by adapting scAge for bulk measurements. In benchmarking experiments, TIME-Seq performed favorably against prevailing methods and could quantify the effects of interventions thought to accelerate, slow, and reverse aging in mice. Finally, we built and validated a highly accurate human blood clock from 1,056 demographically representative individuals. Our methods increase the scalability and reduce the cost of epigenetic age predictions by more than 100-fold, enabling accurate aging biomarkers to be applied in more large-scale animal and human studies.

Epigenetic 'clocks' based on DNA methylation have emerged as the most robust and widely used aging biomarkers, but conventional methods for applying them are expensive and laborious. Here we develop tagmentation-based indexing for methylation sequencing (TIME-seq), a highly multiplexed and scalable method for low-cost epigenetic clocks. Using TIME-seq, we applied multi-tissue and tissue-specific epigenetic clocks in over 1,800 mouse DNA samples from eight tissue and cell types. We show that TIME-seq clocks are accurate and robust, enriched for polycomb repressive complex 2-regulated loci, and benchmark favorably against conventional methods despite being up to 100-fold less expensive. Using dietary treatments and gene therapy, we find that TIME-seq clocks reflect diverse interventions in multiple tissues. Finally, we develop an economical human blood clock (R > 0.96, median error = 3.39 years) in 1,056 demographically representative individuals. These methods will enable more efficient epigenetic clock measurement in larger-scale human and animal studies.

SUMMARY Nicotinamide adenine dinucleotide (NAD) is essential for many enzymatic reactions, including those involved in energy metabolism, DNA repair and the activity of sirtuins, a family of defensive deacylases. During aging, levels of NAD + can decrease by up to 50% in some tissues, the repletion of which provides a range of health benefits in both mice and humans. Whether or not the NAD + precursor nicotinamide mononucleotide (NMN) extends lifespan in mammals is not known. Here we investigate the effect of long-term administration of NMN on the health, cancer burden, frailty and lifespan of male and female mice. Without increasing tumor counts or severity in any tissue, NMN treatment of males and females increased activity, maintained more youthful gene expression patterns, and reduced overall frailty. Reduced frailty with NMN treatment was associated with increases in levels of Anerotruncus colihominis, a gut bacterium associated with lower inflammation in mice and increased longevity in humans. NMN slowed the accumulation of adipose tissue later in life and improved metabolic health in male but not female mice, while in females but not males, NMN increased median lifespan by 8.5%, possible due to sex-specific effects of NMN on NAD + metabolism. Together, these data show that chronic NMN treatment delays frailty, alters the microbiome, improves male metabolic health, and increases female mouse lifespan, without increasing cancer burden. These results highlight the potential of NAD + boosters for treating age-related conditions and the importance of using both sexes for interventional lifespan studies.

Calorie restriction (CR) extends lifespan and retards age-related chronic diseases in most species. There is growing evidence that the gut microbiota has a pivotal role in host health and age-related pathological conditions. Yet, it is still unclear how CR and the gut microbiota are related to healthy aging. Here we report findings from a small longitudinal study of male C57BL/6 mice maintained on either ad libitum or mild (15%) CR diets from 21 months of age and tracked until natural death. We demonstrate that CR results in a significant reduction in frailty index (FI), a well-established indicator of aging. We observed significant alterations in bacterial load, diversity, and compositional patterns of the mouse gut microbiota during the aging process. Interrogating the FI-related microbial features using machine learning techniques, we show that gut microbial signatures from 21-month-old mice can predict the healthy aging of 30-month-old mice with reasonable accuracy. This study deepens our understanding of the links between CR, gut microbiota, and frailty in the aging process of mice.

Abstract Epigenetic clocks allow the accurate prediction of age based on the methylation status of specific CpG sites in a variety of tissues. These predictive models can be used to distinguish the biological age of an organism from its chronological age, and are a powerful tool to measure the effectiveness of aging interventions. There is a growing need for methods to efficiently construct epigenetic clocks. The most common approach is to create clocks using elastic net regression modelling of all measured CpG sites, without first identifying specific features or CpGs of interest. The addition of feature selection approaches provides the opportunity to reduce the cost and time of clock development by decreasing the number of CpG sites included in clocks. Here, we apply both classic feature selection methods and novel combinatorial methods to the development of epigenetic clocks. We perform feature selection on the human whole blood methylation dataset of ∼470,000 CpG features published by Hannum and colleagues (2015). We develop clocks to predict age, using a variety of feature selection approaches, and all clocks have R2 correlation scores of greater than 0.73. The most predictive clock uses 35 CpG sites for a R2 correlation score of 0.87. The five most frequent sites across all clocks are also modelled to build a clock with a R2 correlation score of 0.83. These two clocks are validated on two external datasets where they maintain excellent predictive accuracy and outperform Hannum et al’s model in accuracy of age prediction despite using significantly less CpGs. We also identify the associated gene regulatory regions of these CpG sites, which may be possible targets for future aging studies. These novel feature selection algorithms will lower the number of sites needed to be sequenced to build clocks and allow conventionally expensive aging epigenetic studies to cost a fraction of what it would normally.

The identification of genes and interventions that slow or reverse aging is hampered by the lack of non-invasive metrics that can predict life expectancy of pre-clinical models. Frailty Indices (FIs) in mice are composite measures of health that are cost-effective and non-invasive, but whether they can accurately predict health and lifespan is not known. Here, mouse FIs were scored longitudinally until death and machine learning was employed to develop two clocks. A random forest regression was trained on FI components for chronological age to generate the FRIGHT (Frailty Inferred Geriatric Health Timeline) clock, a strong predictor of chronological age. A second model was trained on remaining lifespan to generate the AFRAID (Analysis of Frailty and Death) clock, which accurately predicts life expectancy and the efficacy of a lifespan-extending intervention up to a year in advance. Adoption of these clocks should accelerate the identification of novel longevity genes and aging interventions.

There are numerous hallmarks of aging in mammals, but no unifying cause has been identified. In budding yeast, aging is associated with a loss of epigenetic information that occurs in response to genome instability, particularly DNA double-strand breaks (DSBs). Mammals also undergo predictable epigenetic changes with age, including alterations to DNA methylation patterns that serve as epigenetic "age" clocks, but what drives these changes is not known. Using a transgenic mouse system called "ICE" (for inducible changes to the epigenome), we show that a tissue's response to non-mutagenic DSBs reorganizes the epigenome and accelerates physiological, cognitive, and molecular changes normally seen in older mice, including advancement of the epigenetic clock. These findings implicate DSB-induced epigenetic drift as a conserved cause of aging from yeast to mammals.