ABSTRACT Investigation of the molecular mechanisms of aging in the human heart is challenging due to confounding factors, such as diet and medications, as well limited access to tissues. The laboratory mouse provides an ideal model to study aging in healthy individuals in a controlled environment. However, previous mouse studies have examined only a narrow range of the genetic variation that shapes individual differences during aging. Here, we analyzed transcriptome and proteome data from hearts of genetically diverse mice at ages 6, 12 and 18 months to characterize molecular changes that occur in the aging heart. Transcripts and proteins reveal distinct biological processes that are altered through the course of natural aging. Transcriptome analysis reveals a scenario of cardiac hypertrophy, fibrosis, and reemergence of fetal gene expression patterns. Proteome analysis reveals changes in energy metabolism and protein homeostasis. We found that for many protein complexes there is a decline in correlation between their component proteins with age, indicating age-related loss of stoichiometry. Some of the most affected complexes are themselves involved in protein homeostasis, which potentially contributes to a viscious cycle of progressive breakdown in protein quality control with age. In addition, we identified genetic loci that modulate age-related changes in a variety of cellular processes, including protein degradation and sorting, suggesting that genetic variation can alter the rate of molecular aging.

Dietary interventions can dramatically affect physiological health and organismal lifespan. The degree to which organismal health is improved depends upon genotype and the severity of dietary intervention, but neither the effects of these factors, nor their interaction, have been quantified in an outbred population. Moreover, it is not well understood what physiological changes occur shortly after dietary change and how these may affect the health of early adulthood population. In this article, we investigated the effect of six month exposure of either caloric restriction or intermittent fasting on a broad range of physiological traits in 960 one year old Diversity Outbred mice. We found caloric restriction and intermittent fasting affected distinct aspects of physiology and neither the magnitude nor the direction (beneficial or detrimental) of effects were concordant with the severity of the intervention. In addition to the effects of diet, genetic variation significantly affected 31 of 36 traits (heritabilties ranged from 0.04-0.65). We observed significant covariation between many traits that was due to both diet and genetics and quantified these effects with phenotypic and genetic correlations. We genetically mapped 16 diet-independent and 2 diet-dependent significant quantitative trait loci, both of which were associated with cardiac physiology. Collectively, these results demonstrate the degree to which diet and genetics interact to shape the physiological health of early adult-hood mice following six months of dietary intervention.

A bstract Understanding how genetic variation shapes an age-dependent complex trait relies on accurate quantification of both the additive genetic effects and genotype-environment interaction effects in an age-dependent manner. We used a generalization of the linear mixed model to quantify diet-dependent genetic contributions to body weight and growth rate measured from early development through adulthood of 960 Diversity Outbred female mice subjected to five dietary interventions. We observed that heritability of body weight remained substantially high ( h 2 ≈ 0.8) throughout adulthood under the 40% calorie restriction diet, while heritability, although still appreciably high, declined with age under all other dietary regimes. We identified 14 loci significantly associated with body weight in an age-dependent manner and 19 loci that contribute to body weight in an age- and diet-dependent manner. We found the effect of body weight alleles to be dynamic with respect to genomic background, age, and diet, identifying the scope of pleiotropy and several instances of allelic heterogeneity. In many cases, we fine-mapped these loci to narrow genomic intervals containing a few genes and impute putative functional variants from the genome sequence of the DO founders. Of the loci associated with body weight in a diet-dependent manner, many have been previously linked to neurological function and behavior in mice or humans. These results enable us to more fully understand the dynamics of the genetic architecture of body weight with age and in response to different dietary interventions, and to predict the effectiveness of dietary intervention on overall health in distinct genetic backgrounds.

Biological clocks and other molecular biomarkers of aging are difficult to implement widely in a clinical setting. In this study, we used routinely collected hematological markers to develop an aging clock to predict blood age and determine whether the difference between predicted age and chronologic age (aging gap) is associated with advanced aging in mice. Data from 2,562 mice of both sexes and three strains were drawn from two longitudinal studies of aging. Eight hematological variables and two metabolic indices were collected longitudinally (12,010 observations). Blood age was predicted using a deep neural network. Blood age was significantly correlated with chronological age, and aging gap was positively associated with mortality risk and frailty. Platelets were identified as the strongest age predictor by the deep neural network. An aging clock based on routinely collected blood measures has the potential to provide a practical clinical tool to better understand individual variability in the aging process. The authors used deep learning to derive a biological clock based on routine blood markers in mice that distinguishes slow-aging from fast-aging animals. Drawing on data from the NIH Study of Longitudinal Aging in Mice and a study of aging at The Jackson Laboratory, this clock reveals that platelets are key in predicting biological age.

The intestinal microbiome changes with age, but the causes and consequences of microbiome aging remain unclear. Furthermore, the gut microbiome has been proposed to mediate the benefit of lifespan-extending interventions such as dietary restriction, but this hypothesis warrants further exploration. Here, by analyzing 2997 metagenomes collected longitudinally from 913 deeply phenotyped, genetically diverse mice, we provide new insights into the interplay between the microbiome, aging, dietary restriction, host genetics, and a wide range of health parameters. First, we find that microbiome uniqueness increases with age across datasets and species. Moreover, age-associated changes are better explained by cumulative exposure to stochastic events (neutral theory) than by the influence of an aging host (selection theory). Second, we unexpectedly find that the majority of microbiome features are significantly heritable and that the amount of variation explained by host genetics is as large as that of aging and dietary restriction. Third, we find that the intensity of dietary restriction parallels the extent of microbiome changes and that dietary restriction does not rejuvenate the microbiome. Lastly, we find that the microbiome is significantly associated with multiple health parameters - including body composition, immune parameters, and frailty - but not with lifespan. In summary, this large and multifaceted study sheds light on the factors influencing the microbiome and aspects of host physiology modulated by the microbiome.

Caloric restriction (CR) delays aging and extends healthy lifespan in multiple species. Alternative forms of dietary restriction (DR) such as intermittent fasting (IF) have drawn significant interest as a more sustainable regimen, but the landscape of longevity-promoting dietary interventions remains largely unexplored. Identifying the most robust, efficacious, and experimentally tractable modes of DR is key to better understanding and implementing effective longevity interventions for human healthspan. To that end, we have performed an extensive assessment of DR interventions, investigating the effects of graded levels of CR (20% and 40%) and IF (1 day and 2 days of fasting per week) on the health and survival of 960 genetically diverse female mice. All interventions extended lifespan, although only CR significantly reduced the mortality doubling time. Notably, IF did not extend lifespan in mice with high pre-intervention bodyweight. We carried out extensive phenotyping to determine the health effects of long-term DR and to better understand the mechanisms driving within-diet heterogeneity in lifespan. The top within-diet predictor of lifespan was the ability of mice to maintain bodyweight through periods of handling, an indicator of stress resilience. Additional predictors of long lifespan include specific changes in immune cells, red blood cell distribution width (RDW), and retention of adiposity in late life. We found that lifespan is heritable (h2 = 0.24), and that genetic background has a larger influence on lifespan than dietary interventions. We identified a significant association for lifespan and RDW on chromosome 18 that explained 4.3% of the diet-adjusted variation in lifespan. Diet-induced changes on metabolic traits, although beneficial, were relatively poor predictors of lifespan, arguing against the long-standing notion that DR works by counteracting the negative effects of obesity. These findings indicate that improving health and extending lifespan are not synonymous and that metabolic parameters may be inappropriate endpoints for evaluating aging interventions in preclinical models and clinical trials.

Abstract Several studies report that caloric restriction (CR) or intermittent fasting (IF) can improve cognition, while others report limited or no cognitive benefits. Here, we compare the effects of 20% CR, 40% CR, 1-day IF, and 2-day IF feeding paradigms to ad libitum controls (AL) on Y-maze working memory and contextual fear memory (CFM) in a large population of Diversity Outbred mice that model the genetic diversity of humans. While CR and IF interventions improve lifespan, we observed no enhancement of working memory or CFM in mice on these feeding paradigms, and report 40% CR to be damaging in the context of long-term memory. Using Quantitative Trait Loci mapping, we identified the gene Slc16a7 to be associated with late-life long-term memory outcomes in mice on lifespan promoting feeding paradigms. Limited utility of dieting and fasting on memory in mice that recapitulate genetic diversity in the human population highlights the need for anti-aging therapeutics that promote cognitive function, with a neuronal monocarboxylate transporter encoded by Slc16a7 highlighted as novel target.