KR
Kenneth Raj
Author with expertise in Epigenetic Modifications and Their Functional Implications
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(60% Open Access)
Cited by:
2,807
h-index:
29
/
i10-index:
36
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

DNA methylation GrimAge strongly predicts lifespan and healthspan

Ake Lu et al.Jan 21, 2019
+11
J
A
A
It was unknown whether plasma protein levels can be estimated based on DNA methylation (DNAm) levels, and if so, how the resulting surrogates can be consolidated into a powerful predictor of lifespan. We present here, seven DNAm-based estimators of plasma proteins including those of plasminogen activator inhibitor 1 (PAI-1) and growth differentiation factor 15. The resulting predictor of lifespan, DNAm GrimAge (in units of years), is a composite biomarker based on the seven DNAm surrogates and a DNAm-based estimator of smoking pack-years. Adjusting DNAm GrimAge for chronological age generated novel measure of epigenetic age acceleration, AgeAccelGrim.Using large scale validation data from thousands of individuals, we demonstrate that DNAm GrimAge stands out among existing epigenetic clocks in terms of its predictive ability for time-to-death (Cox regression P=2.0E-75), time-to-coronary heart disease (Cox P=6.2E-24), time-to-cancer (P= 1.3E-12), its strong relationship with computed tomography data for fatty liver/excess visceral fat, and age-at-menopause (P=1.6E-12). AgeAccelGrim is strongly associated with a host of age-related conditions including comorbidity count (P=3.45E-17). Similarly, age-adjusted DNAm PAI-1 levels are associated with lifespan (P=5.4E-28), comorbidity count (P= 7.3E-56) and type 2 diabetes (P=2.0E-26). These DNAm-based biomarkers show the expected relationship with lifestyle factors including healthy diet and educational attainment.Overall, these epigenetic biomarkers are expected to find many applications including human anti-aging studies.
0
Citation1,383
0
Save
0

Notch1 functions as a tumor suppressor in mouse skin

Michaël Nicolas et al.Feb 18, 2003
+7
K
A
M
0
Citation948
0
Save
0

Epigenetic clock for skin and blood cells applied to Hutchinson Gilford Progeria Syndrome and ex vivo studies

Steve Horvath et al.Jul 26, 2018
+20
G
J
S
DNA methylation (DNAm)-based biomarkers of aging have been developed for many tissues and organs. However, these biomarkers have sub-optimal accuracy in fibroblasts and other cell types used in ex vivo studies. To address this challenge, we developed a novel and highly robust DNAm age estimator (based on 391 CpGs) for human fibroblasts, keratinocytes, buccal cells, endothelial cells, lymphoblastoid cells, skin, blood, and saliva samples. High age correlations can also be observed in sorted neurons, glia, brain, liver, and even bone samples. Gestational age correlates with DNAm age in cord blood. When used on fibroblasts from Hutchinson Gilford Progeria Syndrome patients, this age estimator (referred to as the skin & blood clock) uncovered an epigenetic age acceleration with a magnitude that is below the sensitivity levels of other DNAm-based biomarkers. Furthermore, this highly sensitive age estimator accurately tracked the dynamic aging of cells cultured ex vivo and revealed that their proliferation is accompanied by a steady increase in epigenetic age. The skin & blood clock predicts lifespan and it relates to many age-related conditions. Overall, this biomarker is expected to become useful for forensic applications (e.g. blood or buccal swabs) and for a quantitative ex vivo human cell aging assay.
0
Citation476
0
Save
199

Universal DNA methylation age across mammalian tissues

A.T. Lu et al.Jan 19, 2021
+190
D
J
A
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.
15

GWAS of epigenetic ageing rates in blood reveals a critical role for TERT

Ake Lu et al.Jun 30, 2017
+37
R
D
A
DNA methylation age is an accurate biomarker of chronological age and predicts lifespan, but its underlying molecular mechanisms are unknown. In this genome-wide association study of 9,907 individuals, we found gene variants mapping to five loci associated with intrinsic epigenetic age acceleration (IEAA) and gene variants in 3 loci associated extrinsic epigenetic age acceleration (EEAA). Mendelian randomization analysis suggested causal influences of menarche and menopause on IEAA and lipid levels on IEAA and EEAA. Variants associated with longer leukocyte telomere length (LTL) in the telomerase reverse transcriptase gene (TERT) locus at 5p15.33 confer higher IEAA (P<2.7x10-11). Causal modelling indicates TERT-specific and independent effects on LTL and IEAA. Experimental hTERT expression in primary human fibroblasts engenders a linear increase in DNA methylation age with cell population doubling number. Together, these findings indicate a critical role for hTERT in regulating the DNA methylation clock, in addition to its established role of compensating for cell replication-dependent telomere shortening.