Abstract Epigenetic “clocks” can now surpass chronological age in accuracy for estimating biological age. Here, we use four such age estimators to show that epigenetic aging can be reversed in humans. Using a protocol intended to regenerate the thymus, we observed protective immunological changes, improved risk indices for many age‐related diseases, and a mean epigenetic age approximately 1.5 years less than baseline after 1 year of treatment (−2.5‐year change compared to no treatment at the end of the study). The rate of epigenetic aging reversal relative to chronological age accelerated from −1.6 year/year from 0–9 month to −6.5 year/year from 9–12 month. The GrimAge predictor of human morbidity and mortality showed a 2‐year decrease in epigenetic vs. chronological age that persisted six months after discontinuing treatment. This is to our knowledge the first report of an increase, based on an epigenetic age estimator, in predicted human lifespan by means of a currently accessible aging intervention.

Abstract The geroscience hypothesis proposes that therapy to slow or reverse molecular changes that occur with aging can delay or prevent multiple chronic diseases and extend healthy lifespan 1–3 . Caloric restriction (CR), defined as lessening caloric intake without depriving essential nutrients 4 , results in changes in molecular processes that have been associated with aging, including DNA methylation (DNAm) 5–7 , and is established to increase healthy lifespan in multiple species 8,9 . Here we report the results of a post hoc analysis of the influence of CR on DNAm measures of aging in blood samples from the Comprehensive Assessment of Long-term Effects of Reducing Intake of Energy (CALERIE) trial, a randomized controlled trial in which n = 220 adults without obesity were randomized to 25% CR or ad libitum control diet for 2 yr (ref. 10 ). We found that CALERIE intervention slowed the pace of aging, as measured by the DunedinPACE DNAm algorithm, but did not lead to significant changes in biological age estimates measured by various DNAm clocks including PhenoAge and GrimAge. Treatment effect sizes were small. Nevertheless, modest slowing of the pace of aging can have profound effects on population health 11–13 . The finding that CR modified DunedinPACE in a randomized controlled trial supports the geroscience hypothesis, building on evidence from small and uncontrolled studies 14–16 and contrasting with reports that biological aging may not be modifiable 17 . Ultimately, a conclusive test of the geroscience hypothesis will require trials with long-term follow-up to establish effects of intervention on primary healthy-aging endpoints, including incidence of chronic disease and mortality 18–20 .

Maximum lifespan of a species is the oldest that individuals can survive, reflecting the genetic limit of longevity in an ideal environment. Here we report methylation-based models that accurately predict maximum lifespan (r=0.89), gestational time (r=0.96), and age at sexual maturity (r=0.87), using cytosine methylation patterns collected from over 12,000 samples derived from 192 mammalian species. Our epigenetic maximum lifespan predictor corroborated the extended lifespan in growth hormone receptor knockout mice and rapamycin treated mice. Across dog breeds, epigenetic maximum lifespan correlates positively with breed lifespan but negatively with breed size. Lifespan-related cytosines are located in transcriptional regulatory regions, such as bivalent chromatin promoters and polycomb-repressed regions, which were hypomethylated in long-lived species. The epigenetic estimators of maximum lifespan and other life history traits will be useful for characterizing understudied species and for identifying interventions that extend lifespan.

Abstract Epigenetic changes are required for normal development, yet the nature and respective contribution of factors that drive epigenetic variation in humans remain to be fully characterized. Here, we assessed how the blood DNA methylome of 884 adults is affected by DNA sequence variation, age, sex and 139 factors relating to life habits and immunity. Furthermore, we investigated whether these effects are mediated or not by changes in cellular composition, measured by deep immunophenotyping. We show that DNA methylation differs substantially between naïve and memory T cells, supporting the need for adjustment on these cell-types. By doing so, we find that latent cytomegalovirus infection drives DNA methylation variation and provide further support that the increased dispersion of DNA methylation with aging is due to epigenetic drift. Finally, our results indicate that cellular composition and DNA sequence variation are the strongest predictors of DNA methylation, highlighting critical factors for medical epigenomics studies.

ABSTRACT Background Epigenetic clocks based on patterns of DNA methylation have great importance in understanding aging and disease; however, there are basic questions to be resolved in their application. It remains unknown whether epigenetic age acceleration (EAA) within an individual shows strong correlation between different primary tissue sites, the extent to which tissue pathology and clinical illness correlates with EAA in the target organ, and if EAA variability across tissues differs according to sex. Considering the outsized role of age-related illness in Human Immunodeficiency Virus-1 (HIV), these questions were pursued in a sample enriched for tissue from HIV-infected individuals. Methods We used a custom methylation array to generate DNA methylation data from 661 samples representing 11 human tissues (adipose, blood, bone marrow, heart, kidney, liver, lung, lymph node, muscle, spleen, and pituitary gland) from 133 clinically-characterized, deceased individuals, including 75 infected with HIV. We developed a multimorbidity index based on the clinical disease history. Results Epigenetic age was moderately correlated across tissues. Blood had the greatest number and degree of correlation, most notably with spleen and bone marrow. However, blood did not correlate with epigenetic age of liver. EAA in liver was weakly correlated with EAA in kidney, adipose, lung, and bone marrow. Clinically, hypertension was associated with EAA in several tissues, consistent with the multi-organ impacts of this illness. HIV infection was associated with positive age acceleration in kidney and spleen. Male sex was associated with increased epigenetic acceleration in several tissues. Preliminary evidence indicates that Amyotrophic Lateral Sclerosis is associated with positive EAA in muscle tissue. Finally, greater multimorbidity was associated with greater EAA across all tissues. Conclusion Blood alone will often fail to detect EAA in other tissues. While hypertension is associated with increased EAA in several tissues, many pathologies are associated with organ-specific age acceleration.

Epigenetic age (EA) acceleration is associated with higher risk of chronic disease and mortality in adults. However, little is known about whether and how in utero exposures might shape gestational EA acceleration at birth. We aimed to explore associations between maternal psychosocial risk factors and offspring gestational EA acceleration at birth in a South African birth cohort study - the Drakenstein Child Health Study. Maternal psychosocial risk factors included trauma/stressor exposure; posttraumatic stress disorder (PTSD); depression, psychological distress; and alcohol/tobacco use. Offspring gestational EA acceleration at birth was calculated using an epigenetic clock previously devised for neonates. Bivariate linear regression was used to explore unadjusted associations between maternal risk factors and offspring gestational EA acceleration at birth. A stepwise regression method was then used to determine the best multivariable model for adjusted associations. Data from 272 maternal-offspring dyads were included in the current analysis. In the stepwise regression model, maternal trauma exposure (β = 7.92; p<0.01) or PTSD (β = 7.46; p<0.01) were significantly associated with offspring gestational EA acceleration at birth, controlling for ethnicity, offspring sex, head circumference at birth, maternal HIV status, and prenatal tobacco or alcohol use. In site-stratified models, these associations retained statistical significance and direction of effect. Maternal trauma exposure or PTSD may thus be associated with offspring gestational EA acceleration at birth. Given the novelty of this preliminary finding, and its potential translational relevance, further studies to delineate underlying biological pathways and to explore clinical implications of EA acceleration are warranted.

Childhood psychiatric symptoms may be associated with advanced biological aging. This study examined whether epigenetic age acceleration (EAA) associates with internalizing and externalizing symptoms across childhood in a longitudinal cohort study. At age 6 buccal epithelial cells from 148 children (69 girls) were collected to survey genome-wide DNA methylation. EAA was estimated using the Horvath clock. Internalizing symptoms at ages 2.5 and 4 years significantly predicted higher EAA at age 6, which in turn was significantly associated with internalizing symptoms from ages 6 to 10 years. Similar trends for externalizing symptoms did not reach significance. These findings indicate advanced biological aging in relation to child mental health and may help better identify those at risk for lasting impairments associated with internalizing disorders.

ABSTRACT BACKGROUND Calorie restriction (CR) increases healthy lifespan and is accompanied by slowing or reversal of aging-associated DNA methylation (DNAm) changes in animal models. In the Comprehensive Assessment of Long-term Effects of Reducing Intake of Energy (CALERIE™) human trial we evaluated associations of CR and changes in whole-blood DNAm. METHODS CALERIE™ randomized 220 healthy, non-obese adults in a 2:1 allocation to two years of CR or ad libitum (AL) diet. The average CR in the treatment group through 24-months of follow-up was 12%. Whole blood (baseline, 12 and 24 month) DNAm profiles were measured. Epigenome-wide association study (EWAS) analysis tested CR-induced changes from baseline to 12- and 24-months in the n=197 participants with available DNAm data. RESULTS No CpG-site-specific changes with CR reached epigenome-wide significance (FDR<0.05). Secondary analyses of CpG sites identified in published EWAS suggest, we found that CR induced DNAm changes opposite those associated with body mass index (BMI) and smoking (p<0.003 at 12- and 24-month follow-ups). In contrast, CR altered DNAm at chronological-age associated CpG sites in the direction of older age (p<0.003 at 12- and 24-month follow-ups). CONCLUSION Although individual CpG site DNAm changes in response to CR were not identified, analyses of sets CpGs identified in prior EWAS revealed CR-induced changes to blood DNAm. Altered CpG sets were enriched for insulin-production, glucose-tolerance, inflammation, and DNA-binding and -regulation pathways, several of which are known to be modified by CR. DNAm changes may contribute to CR effects on aging.

ABSTRACT Aging is often perceived as a degenerative process resulting from random accrual of cellular damage over time. Despite this, age can be accurately estimated by epigenetic clocks based on DNA methylation profiles from almost any tissue of the body. Since such pan-tissue epigenetic clocks have been successfully developed for several different species, we hypothesized that one can build pan-mammalian clocks that measure age in all mammalian species. To address this, we generated data using 11,754 methylation arrays, each profiling up to 36 thousand cytosines in highly-conserved stretches of DNA, from 59 tissue-types derived from 185 mammalian species. From these methylation profiles, we constructed three age predictors, each with a single mathematical formula, termed universal pan-mammalian clocks that are accurate in estimating the age (r>0.96) of any mammalian tissue. Deviations between epigenetic age and chronological age relate to mortality risk in humans, mutations that affect the somatotropic axis in mice, and caloric restriction. We characterized specific cytosines, whose methylation levels change with age across most mammalian species. These cytosines are greatly enriched in polycomb repressive complex 2-binding sites, are located in regions that gradually lose chromatin accessibility with age and are proximal to genes that play a role in mammalian development, cancer, human obesity, and human longevity. Collectively, these results support the notion that aging is indeed evolutionarily conserved and coupled to developmental processes across all mammalian species - a notion that was long-debated without the benefit of this new compelling evidence. SUMMARY This study identifies and characterizes evolutionarily conserved cytosines implicated in the aging process across mammals and establishes pan mammalian epigenetic clocks.

Background: Epigenetic processes, including DNA methylation (DNAm), are among the mechanisms allowing integration of genetic and environmental factors to shape cellular function. While many studies have investigated either environmental or genetic contributions to DNAm, few have assessed their integrated effects. We examined the relative contributions of prenatal environmental factors and genotype on DNA methylation in neonatal blood at variably methylated regions (VMRs), defined as consecutive CpGs showing the highest variability of DNAm in 4 independent cohorts (PREDO, DCHS, UCI, MoBa, N=2,934). Results: We used Akaike's information criterion to test which factors best explained variability of methylation in the cohort-specific VMRs: several prenatal environmental factors (E) including maternal demographic, psychosocial and metabolism related phenotypes, genotypes in cis (G), or their additive (G+E) or interaction (GxE) effects. G+E and GxE models consistently best explained variability in DNAm of VMRs across the cohorts, with G explaining the remaining sites best. VMRs best explained by G, GxE or G+E, as well as their associated functional genetic variants (predicted using deep learning algorithms), were located in distinct genomic regions, with different enrichments for transcription and enhancer marks. Genetic variants of not only G and G+E models, but also of variants in GxE models were significantly enriched in genome wide association studies (GWAS) for complex disorders. Conclusion: Genetic and environmental factors in combination best explain DNAm at VMRs. The CpGs best explained by G, G+E or GxE are functionally distinct. The enrichment of GxE variants in GWAS for complex disorders supports their importance for disease risk.