Sağ Kalım Süresi
Sağkalım süresi, çeşitli alanlarda, özellikle tıp ve biyolojide kritik bir metriktir ve belirli bir başlangıç noktasından tanımlanmış bir olayın meydana gelmesine kadar geçen süreyi temsil eder. Bu olay genellikle ölümdür, ancak hastalığın tekrarlaması, ilerlemesi veya bir hastanın hayatta olduğu ve olaydan ari olduğu bilinen son tarih de olabilir.[1], [2]Genellikle genel sağkalım (tanı veya tedavi başlangıcından herhangi bir nedenden ölümüne kadar geçen süre) veya hastalıksız sağkalım (tanı veya tedaviden lokal nüks, metastaz veya herhangi bir nedenden ölümüne kadar geçen süre) olarak kategorize edilir.[2] Sağkalım verilerinin analizi, aynı zamanda olaya kadar geçen süre analizi olarak da bilinir, sansürlenmiş verileri hesaba katmak için özel istatistiksel yöntemler kullanır; burada ilgi duyulan olay bir çalışmadaki tüm bireyler için henüz gerçekleşmemiştir.[3], [4]
Biyolojik Temel
Section titled “Biyolojik Temel”Bireyin hayatta kalma süresi, genetik, çevresel ve yaşam tarzı faktörlerinin karmaşık bir etkileşimi ile etkilenir. Genetik varyasyonlar, özellikle Tek Nükleotid Polimorfizmleri (SNP’ler), genom çapında ilişkilendirme çalışmaları (GWAS) aracılığıyla hayatta kalma sonuçlarını düzenlemede önemli bir rol oynadığı belirlenmiştir.[1], [2], [4], [5], [6] Bu genetik belirteçler, hastalığa yatkınlık, ilerleme ve tedavilere yanıt ile ilgili çeşitli biyolojik yolları etkileyebilir. Örneğin, belirli SNP’ler platin bazlı kemoterapi gibi tedavilerin etkinliğini veya toksisitesini etkileyebilir.[1] Araştırmalar ayrıca ACE, Lamin A, SIRT2 ve SIRT3 gibi genlerin uzun ömürlülük ve yaşa bağlı fenotiplerle nasıl ilişkili olduğunu da araştırmaktadır.[5] Ayrıca, belirli SNP’lerin hayatta kalma üzerindeki etkileri yaşa bağlı olabilir ve bu da bir bireyin yaşam süresi boyunca dinamik etkileşimleri gösterir.[3]
Klinik Önemi
Section titled “Klinik Önemi”Sağ kalım süresini ve genetik belirleyicilerini anlamanın klinik önemi derindir. Onkolojide, genel sağ kalımı ve hastalıksız sağ kalımı tahmin etmek, klinisyenlerin hastaları sınıflandırmasına, tedavi stratejilerini kişiselleştirmesine ve daha doğru prognozlar sunmasına yardımcı olabilir.[1], [2] Örneğin, belirli kemoterapilere daha iyi veya daha kötü yanıtlarla ilişkili genetik belirteçlerin tanımlanması, tedavi seçimine rehberlik edebilir, potansiyel olarak hasta sonuçlarını iyileştirebilir ve yan etkileri azaltabilir.[1]Hastalığa özgü bağlamların ötesinde, uzun ömürlülük üzerine yapılan genetik çalışmalar, yaşa bağlı hastalıklar ve mortalite riski taşıyan bireyleri belirlemeye katkıda bulunur ve sağlıklı yaşlanma ve müdahaleler için potansiyel hedefler hakkında bilgiler sunar.[3], [6]
Sosyal Önemi
Section titled “Sosyal Önemi”Toplumsal bir bakış açısıyla, hayatta kalma süresi ve genetik temellerine ilişkin içgörüler, halk sağlığı ve bireysel refah için geniş kapsamlı etkilere sahiptir. Genetik yatkınlıkları anlamak, kişiselleştirilmiş önleme stratejilerinin geliştirilmesine, daha erken hastalık tespitine ve daha etkili halk sağlığı kampanyalarına yol açabilir. Ayrıca, sağlıklı yaşam sürelerini uzatmayı ve popülasyonlar genelinde yaşam kalitesini iyileştirmeyi amaçlayan sağlık hizmetleri kaynak tahsisini ve politika geliştirmeyi de bilgilendirebilir. Dahası, hayatta kalma genetiği üzerine yapılan araştırmalar, insan biyolojik varyasyonunu, yaşlanma süreçlerini ve hastalık mekanizmalarını daha derinlemesine anlamaya katkıda bulunarak, hassas tıpta ilerlemeleri teşvik eder ve sonuç olarak toplumların sağlık ve uzun ömürlülüğe nasıl yaklaştığını etkiler.
Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar
Section titled “Metodolojik ve İstatistiksel Kısıtlamalar”Hayatta kalma süresinin genetik çalışmalarındaki temel sınırlamalardan biri, özellikle yaşamın ilerleyen dönemlerinde ortaya çıkan ve çok sayıda, bireysel etkileri küçük olan genetik varyanttan etkilenen fenotipleri araştırırken, istatistiksel güçtür. Yaklaşık 2.000 uzun ömürlü bireyden oluşan kohortlar gibi mevcut örneklem büyüklükleri, katkıda bulunan tüm genetik varyantları sağlam bir şekilde tespit etmek için yetersiz olabilir ve gerçek ilişkilerin sıkı genom çapında anlamlılık eşiklerinin altında kaldığı potansiyel yanlış negatiflere yol açabilir.[7] Bu kısıtlama, sıkı eşiklerin yanlış pozitifleri en aza indirmesi anlamına gelirken, uzun ömürlülük üzerinde ince ama anlamlı etkilere sahip varyantları ortaya çıkarmak için gelecekteki araştırmalar için daha büyük örneklem büyüklükleri gerektiren gerçek biyolojik sinyalleri istemeden gizleyebilir.[6]Örneklem büyüklüğünün ötesinde, genotipleme platformlarının teknik sınırlamaları da bulguların kapsamlılığını etkiler. 100K Affymetrix GeneChip gibi erken genotipleme dizileri, sınırlı genomik kapsam sunarak, yaşlanma ve uzun ömürlülük ile ilişkili olduğu bilinen aday genlerdeki veya bunlara yakın kritik tek nükleotid polimorfizmlerini (SNP’ler) potansiyel olarak kaçırabilir.[5] Bu eksik genomik temsil, ACE, Lamin A, SIRT2 ve SIRT3 gibi önemli genlerle olan ilişkiler, prob kapsamı eksikliği nedeniyle tespit edilemeyebileceğinden, hayatta kalma süresine katkıda bulunan genetik yapının hafife alınmasına yol açabilir.[5]
Kohort Özgüllüğü ve Fenotip Tanımı
Section titled “Kohort Özgüllüğü ve Fenotip Tanımı”‘Sağ kalım süresi’ fenotipinin tanımı, öncelikle kohort seçimi ve veri toplamadaki sağ kalım yanlılığı nedeniyle doğal zorluklar sunmaktadır. Çalışmalara katılanlar, genellikle DNA gibi biyolojik örnekler sağlayabilmek için belirli bir yaşa veya zaman noktasına kadar hayatta kalmalıdır; bu da, daha geniş popülasyona kıyasla farkında olmadan daha sağlıklı bireyleri seçebilir.[5]Bu seçim yanlılığı, genetik ilişkileri çarpıtabilir, potansiyel olarak koruyucu varyantları aşırı temsil edebilir veya erken mortalite için risk faktörlerini düşük temsil ederek bulguların tüm popülasyona genellenebilirliğini sınırlayabilir.[5] Ayrıca, aşırı yaşlılığa kadar hayatta kalmanın dinamik doğası, uzun yaşayan birçok bireyin ölüm nedenlerinin bilinmediği anlamına gelir, çünkü hala hayatta olabilirler.[7]Bu, tipik olarak kalp hastalığı veya demans gibi durumlara kıyasla yaşamın erken dönemlerinde ortaya çıkan kanser gibi belirli ölüm nedenlerinin beklenen düşük temsiline yol açar.[7] Sonuç olarak, tanımlanan genetik ilişkiler, genel sağ kalım süresini etkileyen faktörlerin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını zorlaştırarak, genel uzun ömür mekanizmalarından ziyade belirli hastalıkların önlenmesiyle ilgili yolları orantısız bir şekilde yansıtabilir.[7]
Genellenebilirlik ve Çevresel Karıştırıcı Faktörler
Section titled “Genellenebilirlik ve Çevresel Karıştırıcı Faktörler”Önemli bir sınırlama, bulguların genellenebilirliği ile ilgilidir; çünkü sağkalım süresi üzerine yapılan birçok çalışma, ataları bakımından nispeten homojen olan ve genellikle Avrupa kökenli Kafkasyalılarla sınırlı olan kohortlarda yürütülmüştür.[7] Bu demografik özellik, belirlenen genetik ilişkilendirmelerin, genetik yapılar ve allel frekanslarının önemli ölçüde farklılık gösterebileceği diğer atalara sahip popülasyonlar için doğrudan genişletilemeyeceği veya geçerli olduğu varsayılamayacağı anlamına gelir.[7] Bu kadar dar bir atasal odak, küresel popülasyonda sağkalım süresine genetik katkıların kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını engeller ve çeşitli kohort çalışmalarına duyulan kritik ihtiyacın altını çizer.
Genetik yatkınlıklar ve çevresel faktörler arasındaki karmaşık etkileşim de sağkalım süresini anlamada önemli bir bilgi açığını temsil etmektedir. Çevresel maruziyetlerdeki heterojenlik, karmaşık gen-çevre etkileşimleriyle birleştiğinde, genetik etkileri uzun ömür üzerinde önemli ölçüde değiştirebilir.[7] Bu çevresel karıştırıcı faktörlerin ve bunların belirli genetik varyantlarla etkileşimlerinin kapsamlı bir şekilde karakterize edilmemesi durumunda, sağkalım süresinin tam kalıtılabilirliği belirsizliğini korur ve gözlemlenen genetik ilişkilendirmeler toplam fenotipik varyansın yalnızca bir kısmını açıklayabilir.[7] Bu nedenle gelecekteki araştırmalar, bu karmaşık ilişkileri çözmek ve uzun ömür belirleyicilerinin daha eksiksiz bir resmini sunmak için kapsamlı çevresel verileri entegre etmelidir.
Varyantlar
Section titled “Varyantlar”Genetik varyasyonlar, bir bireyin sağlık gidişatını ve yaşam süresini etkilemede önemli bir rol oynar ve çok sayıda çalışma, bunların uzun ömürlülük ve yaşa bağlı fenotipler üzerindeki etkilerini araştırmaktadır.[7] Bunlar arasında, temel hücresel süreçlerde, metabolik düzenlemede ve gen ekspresyonu kontrolünde yer alan genlerdeki varyantlar özellikle ilgi çekicidir. Örneğin, PRNP geni, uygun nöronal fonksiyon ve gelişim için gerekli olan prion proteinini kodlar. PRNP’deki rs1799990 gibi bir varyant, bu proteinin stabilitesini veya aktivitesini potansiyel olarak etkileyebilir, zamanla nörolojik dayanıklılığı hafifçe etkileyebilir ve hayatta kalma farklılıklarına katkıda bulunabilir. Benzer şekilde, SLC5A12, aynı zamanda FIBIN olarak da bilinir, hücre zarlarında organik anyonları hareket ettirerek metabolik denge için hayati önem taşıyan sodyumla eşleşmiş bir monokarboksilat taşıyıcısını kodlar. rs146257041 gibi varyasyonlar, taşıma verimliliğini değiştirebilir, metabolik sağlığı ve genel uzun ömürlülüğü etkileyebilir. Süksinil-CoA:glutarate CoA-transferazdan sorumlu olan SUGCTgeni, mitokondriyal metabolizmada, özellikle amino asit yıkımında yer alır.SUGCT’deki rs75682113 varyantı, sağlıklı yaşlanma ve hayatta kalmanın önemli bir belirleyicisi olan metabolik verimliliği etkileyebilir.[5] Diğer varyantlar, yaşam boyunca doku bütünlüğünü ve hücresel yanıtları korumak için kritik olan hücresel yapıyı, sinyalleşmeyi ve gen düzenlemesini etkiler. Trombospondin Tip 1 Alanı İçeren 4’ü kodlayan THSD4 geninin, doku desteği ve onarımı için çok önemli olan bir ağ olan hücre dışı matrisin organizasyonunda yer aldığı düşünülmektedir. rs8030394 varyantı, THSD4 fonksiyonunu etkileyebilir ve potansiyel olarak vücudun yaşlandıkça dokuları koruma ve onarma yeteneğini etkileyebilir. PKNOX2 (PBX/Knotted 1 Homeobox 2), diğer genlerin ekspresyonunu düzenleyen, böylece çeşitli hücresel süreçleri yöneten bir protein olan bir transkripsiyon faktörüdür. PKNOX2’deki rs2059614 gibi bir varyant, bu düzenleyici mekanizmaları değiştirebilir, sağlık süresi için temel olan hücresel bakımı ve stres yanıtlarını etkileyebilir. Ayrıca, DGKK (Diacylglycerol Kinaz Kappa), hücre büyümesi ve farklılaşması için gerekli olan lipid sinyalleşmesinde rol oynar. rs140659849 varyantı, genellikle yaşa bağlı hücresel disfonksiyon ve inflamasyonla ilişkili olan lipid metabolizmasını ve sinyal yollarını bozabilir.[3] EMP2 ve TEKT5 genlerinin yakınında bulunan rs9932462 varyantı, hücre adezyonunu, göçünü ve hücre iskeleti bütünlüğünü etkileyebilir; bunların tümü, doku homeostazı ve yaşa bağlı düşüşe karşı direnç için hayati öneme sahiptir.
Son olarak, bazı varyantlar iyon kanallarını, kodlanmayan RNA’ları ve temel protein mekanizmalarını etkileyerek topluca bir bireyin yaşa bağlı durumlara duyarlılığına katkıda bulunur. rs148760487 varyantı, KCNH7 ve RPL7P61’in yakınında bulunur. KCNH7, nöronal uyarılabilirlik için kritik olan voltaj kapılı bir potasyum kanalını kodlar, yani varyasyonlar genel hayatta kalmada önemli bir faktör olan nörolojik sağlığı etkileyebilir.RPL7P61, diğer genler üzerinde düzenleyici etkileri olabilecek bir sözde gendir. Ek olarak, LINC02645 ve LINC00457 gibi uzun intergenik kodlanmayan RNA’lar (lncRNA’lar), gelişim ve stres yanıtı dahil olmak üzere gen ekspresyonunu ve çeşitli hücresel süreçleri düzenleyen protein kodlamayan RNA molekülleridir. LINC02645’teki rs17158233 ve LINC00457’deki rs17051660 , rs9599764 , rs7320901 gibi varyantlar, bu düzenleyici fonksiyonları değiştirebilir, hücresel dayanıklılığı hafifçe etkileyebilir ve uzun ömürlülükteki farklılıklara katkıda bulunabilir. LINC00457 bölgesi ayrıca, proteinleri doğru hücresel konumlarına hedeflemek için temel bir kompleks olan Sinyal Tanıma Partikülü’ne atıfta bulunan Metazoa_SRP’yi de içerir. Bu tür temel hücresel mekanizmalardaki bozulmalar, protein homeostazını ve hücresel fonksiyonu derinden etkileyebilir ve hayatta kalma ve yaşa bağlı hastalıkların ilerlemesi üzerinde doğrudan etkileri olabilir.[6]
Önemli Varyantlar
Section titled “Önemli Varyantlar”| RS ID | Gen | İlişkili Özellikler |
|---|---|---|
| rs1799990 | PRNP | prion disease Creutzfeldt Jacob Disease sporadic Creutzfeld Jacob disease survival time |
| rs146257041 | SLC5A12 - FIBIN | survival time |
| rs8030394 | THSD4 | survival time |
| rs2059614 | PKNOX2 | survival time |
| rs140659849 | DGKK | survival time |
| rs9932462 | EMP2 - TEKT5 | survival time |
| rs148760487 | KCNH7 - RPL7P61 | survival time |
| rs75682113 | SUGCT | survival time |
| rs17158233 | LINC02645 | survival time |
| rs17051660 rs9599764 rs7320901 | LINC00457 - Metazoa_SRP | survival time |
Sağ Kalım Süresinin Tanımlanması ve Temel Kavramlar
Section titled “Sağ Kalım Süresinin Tanımlanması ve Temel Kavramlar”Sağ kalım süresi, belirli bir başlangıç noktasından belirli bir olayın meydana gelmesine veya gözlemlemenin sona erdiği noktaya kadar geçen süre olarak kesin olarak tanımlanır.[4] Bu kavramsal çerçeve, zamanı genellikle yıllar gibi birimlerle ölçülen sürekli bir değişken olarak ele alır ve bir bireyin tanımlanmış bir sonuçtan bağımsız kaldığı zamansal aralığı temsil eder. İşlevsel olarak, bir bireyin çalışmaya giriş yaşından ölüm yaşına kadar olan aralığı veya daha geniş anlamda doğumdan ölüme kadar olan zamanı temsil edebilir.[8]Genom çapında zamana bağlı olay verisi analizleri bağlamında, “zamana bağlı olay” terimi genellikle “sağ kalım süresi” ile eş anlamlı olarak kullanılır; burada “olay”, yalnızca mortalite değil, ilgi çekici herhangi bir klinik sonuç olabilir.[4] Bir “olay göstergesi” (örneğin, dᵢ = 1), olayı yaşayan bireylere atanırken, yaşamayanlar (dᵢ = 0) etkilenmemiş veya sansürlenmiş olarak kabul edilir.[4]
Yaklaşımlar ve Olay Belirlenmesi
Section titled “Yaklaşımlar ve Olay Belirlenmesi”Sağkalım süresi, hem başlangıç noktası hem de ilgilenilen olay için kesin operasyonel tanımların yanı sıra sağlam belirleme yöntemlerini gerektirir. Mortalite ile ilişkili sağkalım için, başlangıç noktası çalışmaya giriş yaşı ve olay ölüm yaşı olabilir.[5] Ölümün belirlenmesi, hastane kayıtları, ölüm ilanları, Ulusal Ölüm Endeksi, ölüm belgeleri, huzurevi kayıtları, otopsi raporları ve yakın akrabalarla yapılan görüşmeler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan kapsamlı veri toplamayı içerir.[5] Tipik olarak kıdemli araştırmacılardan oluşan bir son nokta paneli, ölüm tarihini ve nedenini doğrulamak için ilgili tüm kayıtları inceler.[5]Hastalık teşhisleri gibi diğer klinik olaylar için, sağkalım süresi ilk yatan hasta teşhis tarihi olarak tanımlanabilir ve başlangıç noktası genellikle doğum veya çalışmaya kayıt yaşıdır.[4]
Olayların ve İlişkili Fenotiplerin Sınıflandırılması
Section titled “Olayların ve İlişkili Fenotiplerin Sınıflandırılması”Hayatta kalma süresini sonlandıran olaylar, çalışmalar arasında tutarlılık ve karşılaştırılabilirlik sağlamak için standartlaştırılmış nosolojik sistemler kullanılarak sınıflandırılır. Uluslararası Hastalık Sınıflandırması ve İlgili Sağlık Sorunları (ICD) sistemindeki gibi hastalık sınıflandırmaları, etkilenen bireyleri belirlemek için temeldir.[4]Örneğin, ICD’e dayalı PheWAS kod sistemi, en az bir gözlemlenen ICD-10 tanı kodunun varlığına dayanarak hipertansiyon (PheCode: 401.1), tip 2 diyabet veya Alzheimer hastalığı gibi belirli durumları olan bireylerin tanımlanmasına olanak tanır.[4]Genel hastalık sınıflandırmalarının ötesinde, belirli tanı kriterleri hayatta kalmayı etkileyebilecek ilgili fenotipleri tanımlar. Örneğin, hipertansiyon ≥140 mmHg sistolik kan basıncı, ≥90 mmHg diyastolik kan basıncı veya mevcut antihipertansif ilaç kullanımı olarak tanımlanır.[9]Diğer ilgili fenotipler arasında obezite (Vücut Kitle İndeksi ≥30 kg/m2), yüksek kolesterol (kolesterol > 239 mg/dL) ve kronik böbrek hastalığı (tahmini glomerüler filtrasyon hızı < 60 mL/min/1) bulunur.[9]Olaylar ayrıca, özellikle kalp yetmezliği gibi durumları içeren çalışmalarda, yaygın (kayıt olana kadar teşhis edilmiş) veya insidans (takip sırasında kayıt olduktan sonra teşhis edilmiş) olarak kategorize edilebilir.[8]Araştırma çalışmaları, pulmoner fonksiyon, şizofreni, alkol tüketimi, uyku süresi, obstrüktif uyku apnesi, migren ve depresyon gibi çeşitli özellikler için genom çapında ilişkilendirme analizlerine ve genetik lokus tanımlamasına odaklanmaktadır. Bu çalışmalar öncelikle bu durumların genetik temellerini anlamaya katkıda bulunmaktadır. Bununla birlikte, bağlam, herhangi bir özel durum için “hayatta kalma süresini” iyileştirmeye doğrudan ilişkin yönetim, tedavi veya önleme protokolleri, farmakolojik müdahaleler, yaşam tarzı değişiklikleri, klinik kılavuzlar veya ortaya çıkan terapiler hakkında özel bilgiler içermemektedir.
Yaşam Süresinin Biyolojik Arka Planı
Section titled “Yaşam Süresinin Biyolojik Arka Planı”Yaşam süresi, genellikle uzun ömürlülük veya sağlık süresinin bir vekili olarak kabul edilir ve genetik yatkınlıkların, moleküler yolların, hücresel fonksiyonların ve sistemik fizyolojik süreçlerin karmaşık bir etkileşimiyle etkilenen karmaşık bir biyolojik özelliktir. Yaşam süresinin biyolojik temellerini anlamak, genomik düzeyden tüm organizma etkileşimlerine kadar olan mekanizmaların incelenmesini gerektirir; bunların tümü, bir bireyin hastalığa karşı direncine ve genel yaşlanma sürecine katkıda bulunur.
Genetik Temeller ve Düzenleyici Mekanizmalar
Section titled “Genetik Temeller ve Düzenleyici Mekanizmalar”Bir organizmanın yaşam süresi, genetik yapısı tarafından önemli ölçüde şekillendirilir ve belirli genler ve bunların düzenleyici elementleri önemli roller oynar. Sağkalım süresiyle ilişkili genomik bölgeler, aktif transkripsiyonel düzenlemeyi gösteren kromatin histon işaretleri, aşırı duyarlı DNaz elementleri ve protein bağlanma bölgelerini içeren fonksiyonel açıklamalara sahiptir.[3] MYC (v-myc myelocytomatosis viral oncogene homolog) ve E2F1 (E2F transcription factor 1) gibi temel transkripsiyon faktörleri, bu düzenleyici ağların merkezinde yer alır. Çok fonksiyonlu bir nükleer fosfoprotein olan MYC, hücre döngüsü ilerlemesi, apoptoz ve hücresel transformasyonda yer alan hedef genlerin transkripsiyonunu kontrol ederken, E2F1 de hücre döngüsü kontrolünü yönetir ve hem hücre çoğalmasını hem de apoptozu aracılık ederek tümör baskılayıcı proteinlerle etkileşime girer.[6]Bu genetik mekanizmalar statik değildir; zamana bağlı olay analizlerinde tanımlanan tek nükleotid polimorfizmleri (SNP’ler) yaşa bağlı etkiler gösterebilir ve bu da sağkalım üzerindeki genetik etkinin bir bireyin yaşam süresi boyunca dinamik olarak değişebileceğini düşündürmektedir.[3]
Hücresel Sinyal ve Metabolik Süreçler
Section titled “Hücresel Sinyal ve Metabolik Süreçler”Hücresel sinyal yolları ve metabolik süreçler, hücresel sağlığın ve dolayısıyla organizma sağkalımının temel belirleyicileridir. Sinyal iletimi, ölüm zamanı çalışmalarında aşırı temsil edilen kritik bir biyolojik süreçtir.[6]Önemli bir örnek, her yerde bulunan ve kanser, merkezi sinir sisteminin erken gelişimi, akson rehberliği yoluyla sinaptik oluşum ve kas onarımı sırasında fibrozisi düzenleme dahil olmak üzere çeşitli işlevlerde yer alan Wnt sinyal yoludur.[6] NTRK2 (nörotrofik tirozin kinaz, reseptör, tip 2) gibi reseptörler kritik kaskadları başlatır; nörotrofinleri bağladıktan sonra, NTRK2 kendisini ve MAPK yolunun üyelerini fosforile ederek hücre farklılaşmasına yol açar.[6]Benzer şekilde, bir transmembran glikoprotein olanEGFR(epidermal büyüme faktörü reseptörü), epidermal büyüme faktörü ailesi üyeleri için bir reseptör görevi görerek hücre çoğalmasını destekler.[6] SUCLA2(süksinat-CoA ligaz, ADP oluşturan, beta alt birimi) gibi metabolik enzimler de sağkalım süresiyle bağlantılıdır ve enerji metabolizmasının ve hücresel homeostazın yaşamı sürdürmedeki önemini vurgular.[6] Ayrıca, RIMS1 (sinaptik membran ekzositozunu düzenleyen 1), nöronal iletişim için hayati bir hücresel fonksiyon olan sinaptik vezikül ekzositozunu düzenler.[6]
Sinirsel ve Gelişimsel Süreçlerin Hayatta Kalma Üzerindeki Etkisi
Section titled “Sinirsel ve Gelişimsel Süreçlerin Hayatta Kalma Üzerindeki Etkisi”Sinir sistemi ve gelişimsel süreçler, özellikle yaşlanmayla ilişkili olarak, bir bireyin hayatta kalma süresiyle derinden bağlantılıdır. Gelişimsel süreçler, nörojenez, ektoderm gelişimi ve nöronal aktiviteler, ölüme kadar geçen süre ile ilişkili önemli ölçüde aşırı temsil edilen biyolojik süreçlerdir.[6] Örneğin, Wnt sinyal yolu, merkezi sinir sisteminin erken evrelerinde, sinaptik oluşumu ve akson yönlendirmesini etkileyerek önemli bir rol oynar.[6] Birkaç önemli biyomolekül bu fonksiyonların ayrılmaz bir parçasıdır: NTRK2, nöronal farklılaşma için gerekli olan bir nörotrofik tirozin kinaz reseptörüdür; NCAM1 (sinir hücresi yapışma molekülü 1), sinir sistemindeki hücre yapışması için kritik olan bir sitoskeletal bağlayıcı proteindir; GRID2(glutamat reseptörü, iyonotropik, delta 2), memeli beynindeki baskın bir uyarıcı nörotransmiter reseptörüdür ve nöronal apoptoz ölümünde rol oynar; veRIMS1, nöronal iletişim için temel olan sinaptik vezikül ekzositozunu düzenler.[6] Bu genler ve fonksiyonları, sinir sistemi bütünlüğünün ve gelişiminin genel hayatta kalmayı belirlemedeki merkezi rolünü vurgulamaktadır.
Sistemik Homeostaz ve Hastalık Patofizyolojisi
Section titled “Sistemik Homeostaz ve Hastalık Patofizyolojisi”Sağ kalım süresi, nihayetinde bir organizmanın sistemik homeostazı sürdürme ve özellikle yaşlanmayla ilişkili patofizyolojik zorluklara direnme yeteneğinin bir yansımasıdır. Araştırmalar, yaşlanmanın kendisinin kapsamlı nöronal aktiviteler ve organizma gelişim süreçlerini içeren önemli bir biyolojik süreç olduğunu vurgulamaktadır.[6] İnsan ömrünü etkileyen genetik faktörler genellikle bağışıklık yanıtı, inflamasyon, IGF1/insülin sinyal yolu ve oksidatif stres yanıtı ile ilgili genleri içerir.[10] Örneğin, azalmış insülin/IGF-1 sinyali insan ömrüyle ilişkilidir ve IGF-1 reseptörünün model organizmalarda yaşam süresini ve oksidatif strese karşı direnci düzenlediği gösterilmiştir.[11] Hücresel apoptoz, başka bir kritik süreçtir; GRID2’nin nöronal apoptozda rolü vardır ve MYC ve E2F1 gibi transkripsiyon faktörleri de programlanmış hücre ölümüne aracılık eder.[6]Dahası, kanser gibi yaygın yaşa bağlı hastalıkların altında yatan mekanizmalar, hayatta kalmayı doğrudan etkiler.MYC (viral onkogen homoloğu), E2F1 (tümör baskılayıcı yollarda yer alır) ve EGFR(hücre çoğalmasını destekler) gibi genler, kanser patofizyolojisinde derinden rol oynar.[6] ATM ve ATR’ye yanıt veren protein ağları tarafından aracılık edilen DNA hasarına hücresel yanıt, uzun süreli hayatta kalmayı sağlamak için genomik kararlılığı korumanın önemini daha da vurgulamaktadır.[12]
Yolaklar ve Mekanizmalar
Section titled “Yolaklar ve Mekanizmalar”Bir organizmanın hayatta kalma süresi, genellikle hayatta kalma zamanı olarak adlandırılır, karmaşık moleküler yolların ve düzenleyici mekanizmaların karmaşık bir etkileşimi ile etkilenen karmaşık bir özelliktir. Bu yollar, nöronal fonksiyon, hücre büyümesi, metabolizma ve strese yanıtlar dahil olmak üzere temel hücresel süreçleri yönetir ve bunların entegre aktivitesi nihayetinde bir bireyin dayanıklılığını ve uzun ömürlülüğünü belirler. Genomik çalışmalar, hayatta kalma zamanı ile ilişkili çok sayıda gen ve yolak tanımlamış ve bu özelliğin çok yönlü biyolojik temellerini vurgulamıştır.[6]
Nörogelişimsel ve Sinaptik Sinyalleşme
Section titled “Nörogelişimsel ve Sinaptik Sinyalleşme”Hayatta kalma süresi, sinir sistemi gelişimi ve fonksiyonu için kritik olan, özellikle nöronal aktivite ve sinaptik bütünlükle ilgili yollar tarafından önemli ölçüde etkilenir. Örneğin, nörotrofik tirozin kinaz reseptör tip 2 (NTRK2), nörotrofin bağlanması üzerine, kendisini ve MAPK yolunun aşağı akış bileşenlerini fosforile ederek hücre içi sinyallemeyi başlatan membrana bağlı bir reseptördür.[6] Bu olaylar zinciri, hücre farklılaşması ve nöronal sağlığın korunması için çok önemlidir. Benzer şekilde, Wntsinyalleşme yolu, kanser ve kas onarımı gibi süreçlerde geniş çapta rol oynarken, merkezi sinir sistemi gelişiminin erken evrelerinde, akson yönlendirilmesinde ve sinaptik oluşumda önemli bir rol oynar.[6]İyonotropik glutamat reseptörüGRID2(glutamat reseptörü, iyonotropik, delta 2), memeli beyninde baskın bir uyarıcı nörotransmiter reseptörü olarak işlev görür ve disregülasyonu, hücresel sağkalımı doğrudan etkileyerek nöronal apoptozik ölüme katkıda bulunabilir.[6] Ayrıca, RIMS1 (sinaptik membran ekzositozunu düzenleyen 1), sinaptik vezikül ekzositozunu düzenlemek için hayati öneme sahiptir ve hücresel protein iskeletinin bir parçasını oluşturabilir, bu da genel sinir sistemi fonksiyonu ve hayatta kalması için hassas sinaptik iletişimin önemini vurgular.[6]
Hücresel Büyüme, Proliferasyon ve Apoptoz Kontrolü
Section titled “Hücresel Büyüme, Proliferasyon ve Apoptoz Kontrolü”Hücre döngüsü ilerlemesini, proliferasyonu ve programlanmış hücre ölümünü (apoptoz) yöneten temel düzenleyici mekanizmalar, genellikle hastalıkla ilgili bağlamlardaki etkileri yoluyla hayatta kalma süresini belirlemede merkezi bir rol oynar. Çok fonksiyonlu bir nükleer fosfoprotein olan MYC (v-myc myelocytomatosis viral oncogene homolog), hücre döngüsü ilerlemesi, apoptoz ve hücresel transformasyonda yer alan belirli hedef genlerin ekspresyonunu düzenleyen bir transkripsiyon faktörü olarak işlev görür.[6] Benzer şekilde, bir diğer önemli transkripsiyon faktörü olan E2F1 (E2F transcription factor 1), hücre döngüsü kontrolünü düzenler ve tümör baskılayıcı proteinlerle etkileşime girerek hem hücre proliferasyonuna hem de p53’e bağımlı veya bağımsız apoptoza aracılık eder.[6]Bir transmembran glikoproteini olan epidermal büyüme faktörü reseptörü (EGFR), epidermal büyüme faktörü ailesi üyeleri için bir reseptör görevi görerek hücre proliferasyonunu destekler.[6] CEBPA (CCAAT/enhancer binding protein (C/EBP), alpha) dahil olmak üzere bu proteinlerin kombine etkileri ve potansiyel disregülasyonu, sıkı bir şekilde kontrol edilen hücresel büyüme ve ölüm yollarının, doku homeostazını korumak ve hayatta kalmayı kısaltabilecek patolojileri önlemek için ne kadar temel olduğunu vurgulamaktadır.[6]
Metabolik Homeostaz ve Stres Yanıtı
Section titled “Metabolik Homeostaz ve Stres Yanıtı”Metabolik yollar ve hücresel stres yanıtları, enerji üretimi, biyosentez ve katabolizmayı etkileyerek hayatta kalma süresinin kritik belirleyicileridir. İnsülin/IGF-1 sinyal yolu, yaşam süresini ve oksidatif strese karşı direnci düzenlediği bilinen önemli bir örnektir.[13] Bu yoldaki aktivitenin azalması, insan ömrünün uzunluğu ile ilişkilendirilmiştir ve hayatta kalmayı uzatmak için korunmuş bir mekanizma olduğunu düşündürmektedir.[10] Paralel olarak, insan sessiz bilgi düzenleyicisi Sir2 homoloğu olan SIRT3 geni, büyük olasılıkla metabolik düzenleme ve translasyon sonrası protein modifikasyonu yoluyla stres yanıtına katılımı yoluyla hayatta kalmada rol oynar.[14] Ayrıca, ATM ve ATR gibi faktörleri içeren kapsamlı protein ağları tarafından yönetilen DNA hasarına karşı güçlü yanıtlar, genomik bütünlüğü korumak ve hayatta kalmayı tehlikeye atabilecek hücresel işlev bozukluğunu önlemek için gereklidir.[12] Metabolizmanın sirkadiyen zamanlaması da dahil olmak üzere bu metabolik ve stres yanıtı mekanizmalarının karmaşık koordinasyonu, hücresel sağlığı korumak ve yaşam boyunca çevresel zorluklara uyum sağlamak için hayati öneme sahiptir.[15]
Birbirine Bağlı Moleküler Ağlar ve Yaşam Süresi Regülasyonu
Section titled “Birbirine Bağlı Moleküler Ağlar ve Yaşam Süresi Regülasyonu”Yaşam süresi, çeşitli yolların önemli ölçüde etkileşim ve hiyerarşik düzenleme sergilediği karmaşık, birbirine bağlı moleküler ağların ortaya çıkan bir özelliğidir. Yaşam süresi ile ilişkili genler, izole edilmiş varlıklar değildir, ancak ölüme kadar geçen süre ile ilgili nöronal aktivitelerin analizlerinde gözlemlendiği gibi, bilinen etkileşimlere sahip karmaşık ağlar oluşturur.[6] Örneğin, Wnt sinyal yolu, gelişime dahil olmakla birlikte, diğer hücresel süreçlerle de etkileşime girer ve potansiyel olarak genel sağkalımı etkileyen hücre kaderi kararlarını etkiler.[6] NTRK2 tarafından aktive edilen MAPK yolu gibi sinyal kaskadlarının, MYC ve E2F1 transkripsiyon faktörleri tarafından kontrol edilenler gibi düzenleyici mekanizmalarla entegrasyonu, iç ve dış uyaranlara yanıt veren ince ayarlı bir sistem yaratır.[6] Bu ağlar içindeki düzensizlik, genetik varyasyon veya çevresel faktörler yoluyla olsun, telafi edici mekanizmalara yol açabilir veya tersine, yaşlanmayla ilişkili patolojileri hızlandırabilir ve sonuçta bir bireyin yaşam süresini modüle edebilir.[6] Metabolik yolların stres yanıtlarını etkilediği ve gelişimsel yolların yetişkin doku bakımını etkilediği bu sistem düzeyindeki entegrasyonu anlamak, yaşam süresinin çok yönlü doğasını anlamak için çok önemlidir.
Prognostik ve Terapötik Rehberlik
Section titled “Prognostik ve Terapötik Rehberlik”Sağkalım süresi analizi, çeşitli klinik bağlamlarda kritik prognostik bilgiler sunarak, hastalığın ilerlemesinin ve genel hasta sonuçlarının tahmin edilmesini sağlar. Örneğin, kanserde, genetik belirteçler, platin bazlı kemoterapi alan küçük hücreli dışı akciğer kanseri (NSCLC) hastalarında 1 yıllık sağkalımı tahmin etme yetenekleri açısından değerlendirilmiştir ve çalışmalar klinik, epidemiyolojik ve genetik değişkenleri içeren modellerin tahmin doğruluklarını karşılaştırmıştır.[1]Benzer şekilde, Sistin C (CyC) üretimi için poligenik skorlar, genel yaşam süresini ve kansere özgü sağkalımı tahmin etmek için Cox regresyon modellerinde kullanılmıştır ve bu tür analizlerin uzun vadeli sağlık gidişatlarını anlamadaki daha geniş uygulanabilirliğini vurgulamaktadır.[16] Genel prognozun ötesinde, sağkalım süresi verileri, terapötik kararları yönlendirmede ve tedavi yanıtını değerlendirmede etkili olup, daha kişiselleştirilmiş bir tıbbın önünü açmaktadır. DSCAM ve PDLIM3’teki gibi genetik varyantlar, sunitinib ile tedavi edilen metastatik böbrek hücreli karsinomlu hastalarda progresyonsuz sağkalım (PFS) ve genel sağkalım (OS) gibi etkinlik sonuçlarıyla korele olduğu genom çapında meta-analizler yoluyla tanımlanmıştır ve ilaç yanıtını tahmin etmek için potansiyel biyobelirteçler olduğunu düşündürmektedir.[17]Ayrıca, araştırmalar, Sistin C seviyelerinin kanser immünoterapisinin başarısızlığını öngörebileceğini ve bu tür biyobelirteçlerin izlenmesinin, bu ileri tedavileri gören hastalar için tedavi seçimini ve ayarlamasını bilgilendirebileceğini ima etmektedir.[16]
Risk Stratifikasyonu ve Hassas Sağlık
Section titled “Risk Stratifikasyonu ve Hassas Sağlık”Sağ kalım süresinin analizi, etkili risk stratifikasyonu için temeldir ve belirli hastalıklar veya olumsuz sonuçlar için daha yüksek risk taşıyan bireylerin belirlenmesini sağlayarak, hedefe yönelik müdahaleler için çok önemlidir. Bu, hipertansiyon, tip 2 diyabet ve Alzheimer hastalığı gibi durumlar için tanı kodlarına göre etkilenen bireyleri tanımlamak üzere, hastalık kayıtlarına bağlı büyük biyobankalardan elde edilenler gibi kapsamlı veri kümelerinden yararlanmayı içerir.[4] CyC üretimi için poligenik skorlar gibi genetik bilgilerin yaş ve cinsiyet gibi klinik kovaryatlarla entegre edilmesiyle, araştırmacılar risk modellerini daha kısa yaşam sürelerine veya belirli hastalıklarla ilişkili mortaliteye yatkın bireyleri belirlemek için iyileştirebilir.[16] Bu türden iyileştirilmiş risk değerlendirmesi, kişiselleştirilmiş tıp yaklaşımlarının temelini oluşturur ve uyarlanmış önleme stratejilerine ve erken tanısal müdahalelere olanak tanır. Örneğin, mevcut klinik ve epidemiyolojik modellere genetik belirteçler eklenerek NSCLC hastalarında 1 yıllık sağ kalım oranının iyileştirilmiş tahmini, hassas onkoloji potansiyelini göstermektedir.[1]Dahası, sağ kalım analizlerinde doğum kohortu, eğitim, sigara içme durumu, obezite, hipertansiyon, yüksek kolesterol ve diyabet dahil olmak üzere temel demografik ve sağlık faktörlerinin hesaba katılması, risk tahminlerinin sağlam ve çeşitli hasta popülasyonlarına uygulanabilir olmasını sağlayarak daha etkili ve bireyselleştirilmiş sağlık yönetimi planlarını kolaylaştırır.[5]
Hastalık Seyirleri ve Komorbidite İçgörüleri
Section titled “Hastalık Seyirleri ve Komorbidite İçgörüleri”Hayatta kalma süresini analiz etmek, hastalıkların doğal seyri ve ilerlemesinin yanı sıra çeşitli sağlık durumlarının karmaşık etkileşimi hakkında değerli bilgiler sağlar. Çalışmalar sıklıkla, hipertansiyon gibi kardiyovasküler hastalıkları, tip 2 diyabet gibi metabolik bozuklukları ve Alzheimer hastalığı gibi nörodejeneratif durumları kapsayan çok çeşitli fenotipler için ilk yatan hasta teşhisi sırasındaki yaşı temel alarak olaya kadar geçen süreyi tanımlar.[4]Bu yaklaşım, araştırmacıların hastalık başlangıcı ve ilerleme seyirlerini haritalamasına olanak tanır ve genel sağkalımı etkileyen örtüşen fenotiplere veya sendromik sunumlara katkıda bulunabilecek ortak yolları veya paylaşılan genetik ve çevresel etkileri ortaya çıkarır.
Komorbiditelerin ve komplikasyonların etkisini anlamak, doğru sağkalım prognozu ve kapsamlı hasta bakımı için hayati öneme sahiptir. Araştırmacılar genellikle ölüm nedenini belirlemek ve ilgili durumları tanımlamak için tıbbi kayıtları, ölüm belgelerini titizlikle inceler ve görüşmeler yapar, mortaliteyi koroner kalp hastalığı, inme, diğer kardiyovasküler hastalıklar veya kanser gibi kategorilere ayırır.[5]Ayrıca, bazı çalışmalarda birden fazla farklı kanser teşhisi konmuş hastaların dikkatlice dışlanması, karmaşık komorbiditeler hastalık ilerlemesi ve tedavi sonuçlarının analizini önemli ölçüde karıştırabileceğinden, belirli hastalık etkilerini sağkalım üzerinde izole etmenin zorluğunu ve önemini vurgulamaktadır.[16]
Hayatta Kalma Süresi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular
Section titled “Hayatta Kalma Süresi Hakkında Sıkça Sorulan Sorular”Bu sorular, mevcut genetik araştırmalara dayanarak hayatta kalma süresinin en önemli ve özel yönlerini ele almaktadır.
1. Bazı insanlar neden sağlıksız alışkanlıklara sahip olsalar bile çok uzun yaşıyor?
Section titled “1. Bazı insanlar neden sağlıksız alışkanlıklara sahip olsalar bile çok uzun yaşıyor?”Genetiğiniz, vücudunuzun çeşitli stres faktörleri ve hastalıklarla nasıl başa çıktığını etkileyerek uzun ömürlülükte önemli bir rol oynar. Yaşam tarzı önemli olsa da,ACE ve SIRT2 gibi belirli SNP’ler ve genler dahil olmak üzere genetik varyasyonlar, doğal bir dayanıklılığa veya daha uzun bir yaşam süresine yatkınlığa katkıda bulunabilir. Bu, bazı bireylerin kendilerini daha etkili bir şekilde koruyan genetik faktörlere sahip olabileceği anlamına gelir.
2. Ailemin hastalık geçmişi, kendi sağlık geleceğim hakkında bana bilgi verebilir mi?
Section titled “2. Ailemin hastalık geçmişi, kendi sağlık geleceğim hakkında bana bilgi verebilir mi?”Evet, ailenizin sağlık geçmişi ipuçları sunar, çünkü hastalık yatkınlığı ve hayatta kalma sonuçlarıyla bağlantılı birçok genetik varyasyon kalıtsaldır. Bu genetik belirteçler, belirli yaşa bağlı hastalıkları geliştirme riskinizi veya bir hastalığın ne kadar agresif ilerleyebileceğini etkileyebilir. Bu kalıpları anlamak, potansiyel yatkınlıkları belirlemeye yardımcı olur.
3. Ciddi bir hastalığa yakalanırsam, genlerim tedavilerin bende ne kadar iyi işe yarayacağını etkiler mi?
Section titled “3. Ciddi bir hastalığa yakalanırsam, genlerim tedavilerin bende ne kadar iyi işe yarayacağını etkiler mi?”Kesinlikle. Genetik yapınız, vücudunuzun tedavilere nasıl yanıt vereceğini, bunların etkinliği ve potansiyel yan etkileri de dahil olmak üzere önemli ölçüde etkileyebilir. Örneğin, belirli genetik varyasyonlar veya SNP’ler, bireylerin bazı kemoterapiler gibi tedavilere nasıl tepki verdiğini etkilediği bilinmektedir. Bu bilgi, doktorların daha iyi sonuçlar için tedavi planınızı kişiselleştirmesine yardımcı olur.
4. Yaşlandıkça bazı sağlık sorunları riskim değişir mi?
Section titled “4. Yaşlandıkça bazı sağlık sorunları riskim değişir mi?”Evet, değişebilir. Bazı genetik varyasyonların hayatta kalma ve hastalık riski üzerindeki etkileri statik değildir, yaşa bağlı olabilir. Bu, bazı genetik etkilerin yaşlandıkça daha belirgin hale gelebileceği veya etkilerini değiştirebileceği anlamına gelir ve bu durum, genleriniz ve vücudunuzun yaşlanma süreçleri arasındaki dinamik bir etkileşimi yansıtır.
5. Ne kadar yaşayacağımı veya hangi hastalıklara yatkın olduğumu görmek için genetik test yaptırmalı mıyım?
Section titled “5. Ne kadar yaşayacağımı veya hangi hastalıklara yatkın olduğumu görmek için genetik test yaptırmalı mıyım?”Genetik testler, belirli yaşa bağlı hastalıklar ve potansiyel uzun ömürlülük için yatkınlığınız hakkında fikir verebilir. Belirli genetik belirteçlerin tanımlanması, çeşitli durumlar için riskinizi değerlendirmenize ve kişiselleştirilmiş önleme stratejileri hakkında bilgi edinmenize yardımcı olabilir. Ancak, bu testler kesinlik değil, olasılıklar sunar ve bir sağlık uzmanıyla görüşülmelidir.
6. Bazı insanlar neden sağlıklı görünseler bile diğerlerinden daha erken hastalanır?
Section titled “6. Bazı insanlar neden sağlıklı görünseler bile diğerlerinden daha erken hastalanır?”Genetik faktörler, dışarıdan sağlıklı görünen bireyler arasında bile, hastalık duyarlılığı ve ilerlemesindeki bireysel farklılıklara önemli ölçüde katkıda bulunur. Belirli genetik varyasyonlar, çeşitli biyolojik süreçleri etkileyebilir ve bazı insanların yaşamlarının erken dönemlerinde hastalık geliştirmeye daha yatkın olmasına neden olabilir. Bu, genleriniz ve sağlık yörüngeniz arasındaki karmaşık etkileşimi vurgular.
7. Etnik kökenim, uzun süreli yaşam için genetik sağlık risklerimi etkiler mi?
Section titled “7. Etnik kökenim, uzun süreli yaşam için genetik sağlık risklerimi etkiler mi?”Etkileyebilir. Yaşam süresi üzerine yapılan birçok genetik çalışma, genellikle Avrupa kökenli Kafkasyalılar olmak üzere belirli popülasyonlara odaklanmıştır. Bu, genetik risk faktörlerinin ve bunların sıklıklarının farklı atalarda değişiklik gösterebileceği anlamına gelir. Bu nedenle, etnik kökeniniz belirli genetik yatkınlıklarınızı etkileyebilir ve çeşitli popülasyonlar arasındaki bu farklılıkları anlamak için araştırmalar devam etmektedir.
8. Düzenli egzersiz yapmak, “kötü” bir aile sağlık geçmişinin üstesinden gelmeme gerçekten yardımcı olabilir mi?
Section titled “8. Düzenli egzersiz yapmak, “kötü” bir aile sağlık geçmişinin üstesinden gelmeme gerçekten yardımcı olabilir mi?”Evet, düzenli egzersiz gibi sağlıklı bir yaşam tarzı inanılmaz derecede önemlidir ve sağlık sonuçlarınızı olumlu yönde etkileyebilir. Genetik faktörler hastalık yatkınlığı ve ilerlemesinde önemli bir rol oynasa da, yaşam tarzı seçimleri genlerinizle etkileşime giren çok önemli çevresel faktörlerdir. Genetik risklerin bir kısmını azaltmaya ve genel refahı artırmaya yardımcı olabilirler, genetik bir yatkınlığı tamamen ortadan kaldırmasalar bile.
9. Ebeveynlerim uzun yaşadıysa, bu benim de uzun yaşayacağım anlamına mı gelir?
Section titled “9. Ebeveynlerim uzun yaşadıysa, bu benim de uzun yaşayacağım anlamına mı gelir?”Ebeveynlerinizin uzun ömürlü olması iyi bir göstergedir, çünkü genetik faktörler bireylerin ne kadar süre yaşayacağına ve yaşa bağlı durumlara yatkınlıklarına önemli ölçüde katkıda bulunur. ACE, Lamin A, SIRT2 ve SIRT3 gibi genler uzun ömürlülükle ilişkilidir. Bununla birlikte, genetik bir yatkınlık miras alsanız da, kendi yaşam tarzınız ve çevresel faktörleriniz de kişisel hayatta kalma sürenizde önemli bir rol oynar.
10. Stres veya günlük alışkanlıklarım genetik düzeyde uzun vadeli sağlık risklerimi etkiler mi?
Section titled “10. Stres veya günlük alışkanlıklarım genetik düzeyde uzun vadeli sağlık risklerimi etkiler mi?”Uzun vadeli sağlığınız, genetik yapınız, çevresel etkiler ve yaşam tarzı seçimlerinizin karmaşık bir etkileşimiyle şekillenir. Bu makale, genetik varyasyonların hayatta kalma üzerindeki doğrudan etkisini vurgularken, stres gibi günlük alışkanlıkların ve çevresel faktörlerin de çok önemli olduğunu kabul etmektedir. Bu faktörler, genel sağlık gidişatınızı ve hayatta kalma sürenizi etkilemek için genetik yatkınlıklarınızla etkileşime girebilir.
Bu SSS, mevcut genetik araştırmalara dayanarak otomatik olarak oluşturulmuştur ve yeni bilgiler geldikçe güncellenebilir.
Sorumluluk Reddi: Bu bilgiler yalnızca eğitim amaçlıdır ve profesyonel tıbbi tavsiyenin yerine kullanılmamalıdır. Kişiselleştirilmiş tıbbi rehberlik için daima bir sağlık hizmeti sağlayıcısına danışın.
References
Section titled “References”[1] Wu X et al. “Genome-wide association study of survival in non-small cell lung cancer patients receiving platinum-based chemotherapy.”J Natl Cancer Inst, 2011.
[2] Xu W et al. “A genome wide association study on Newfoundland colorectal cancer patients’ survival outcomes.”Biomark Res, 2015.
[3] He L et al. “Pleiotropic Meta-Analyses of Longitudinal Studies Discover Novel Genetic Variants Associated with Age-Related Diseases.” Front Genet, 2016.
[4] Bi W et al. “A Fast and Accurate Method for Genome-Wide Time-to-Event Data Analysis and Its Application to UK Biobank.” Am J Hum Genet, 2020.
[5] Lunetta KL et al. “Genetic correlates of longevity and selected age-related phenotypes: a genome-wide association study in the Framingham Study.” BMC Med Genet, 2007.
[6] Walter S et al. “A genome-wide association study of aging.”Neurobiol Aging, 2011.
[7] Newman AB, et al. “A meta-analysis of four genome-wide association studies of survival to age 90 years or older: the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology Consortium.” J Gerontol A Biol Sci Med Sci, vol. 65, no. 4, 2010, pp. 428-35.
[8] Forrest, Iain S., et al. “Genetic and phenotypic profiling of supranormal ejection fraction reveals decreased survival and underdiagnosed heart failure.”European Journal of Heart Failure, vol. 24, no. 5, 2022, pp. 804-814.
[9] Foster, Meredith C., et al. “Heritability and genome-wide association analysis of renal sinus fat accumulation in the Framingham Heart Study.” BMC Medical Genetics, vol. 12, no. 1, 2011, p. 143.
[10] Franceschi, C. et al. “Genes involved in immune response/inflammation, IGF1/insulin pathway and response to oxidative stress play a major role in the genetics of human longevity: the lesson of centenarians.”Mech Ageing Dev, 2005.
[11] van Heemst, D. et al. “Reduced insulin/IGF-1 signalling and human longevity.”Aging Cell, 2005.
[12] Matsuoka, S. et al. “ATM and ATR substrate analysis reveals extensive protein networks responsive to DNA damage.” Science, 2007.
[13] Holzenberger, M. et al. “IGF-1 receptor regulates lifespan and resistance to oxidative stress in mice.” Nature, 2003.
[14] Rose, G., Dato, S., Altomare, K., et al. “Variability of the SIRT3 gene, human silent information regulator Sir2 homologue, and survivorship in the elderly.” Exp Gerontol, vol. 38, no. 10, 2003, pp. 1065.
[15] Dibner, C., and U. Schibler. “Circadian timing of metabolism in animal models and humans.” J Intern Med, vol. 277, no. 5, 2015, pp. 513–527.
[16] Kleeman, S. O., et al. “Cystatin C is glucocorticoid responsive, directs recruitment of Trem2+ macrophages, and predicts failure of cancer immunotherapy.”Cell Genomics, vol. 3, 9 Aug. 2023, p. 100347.
[17] Diekstra, M. H. M., et al. “Genome-Wide Meta-Analysis Identifies Variants in DSCAM and PDLIM3That Correlate with Efficacy Outcomes in Metastatic Renal Cell Carcinoma Patients Treated with Sunitinib.”Cancers (Basel), vol. 14, no. 11, 8 June 2022, p. 2838.