Altern, Gene

Altern: Zwei Gene offenbaren Sterberisiko in Echtzeit

29.05.2026 - 11:48:30 | boerse-global.de

Forscher entwickeln transkriptomische Uhren zur dynamischen Bewertung von Alter und Sterberisiko in Echtzeit.

Altern: Zwei Gene offenbaren Sterberisiko in Echtzeit - Foto: über boerse-global.de
Altern: Zwei Gene offenbaren Sterberisiko in Echtzeit - Foto: über boerse-global.de

Ein internationales Team um Wissenschaftler der Harvard Medical School, des Broad Institute und der ETH Zürich präsentiert in der aktuellen Ausgabe des Fachmagazins Nature sogenannte „Gen-Uhren“, die auf dem Transkriptom basieren – also der Gesamtheit aller Boten-RNA-Moleküle.

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Revolution statt DNA-Methylierung

Bisherige epigenetische Uhren konzentrierten sich auf DNA-Methylierungsmuster. Die neuen transkriptomischen Uhren verfolgen dagegen die Genaktivität. Der entscheidende Vorteil: Sie arbeiten hochdynamisch und liefern eine nahezu Echtzeit-Bewertung des biologischen Alters. „Diese Sensitivität macht die Uhren besonders nützlich, um die unmittelbaren Auswirkungen von Lebensstiländerungen zu bewerten“, so die Forscher. Ob Ernährungsumstellung oder die Einnahme lebensverlängernder Medikamente – die neuen Werkzeuge zeigen quasi sofort, was im Körper passiert.

Für die Entwicklung analysierte das Team über 11.000 Gewebeproben aus mehr als 25 verschiedenen Gewebetypen von vier Säugetierarten: Menschen, Mäusen, Ratten und Makaken. Die zentrale Erkenntnis: Bestimmte Alterungsprozesse verlaufen über Art- und Zellgrenzen hinweg nahezu identisch. Das ermöglichte die Schaffung universeller molekularer Signaturen.

Zwei Gene als Todesmarker identifiziert

Ein zentrales Ergebnis der am 27. Mai 2026 veröffentlichten Studie: Die Forscher identifizierten spezifische Gene, die als universelle Marker für Altern und Sterblichkeit dienen. Besonders die Gene CDKN1A und LGALS3 erwiesen sich als kritische Indikatoren. Zur Validierung beim Menschen nutzten die Wissenschaftler Daten von mehr als 50.000 Teilnehmern der britischen UK-Biobank.

Die Analyse zeigt: Hohe Konzentrationen der mit diesen Genen assoziierten Proteine korrelieren signifikant mit einem erhöhten Risiko für vorzeitigen Tod, Herzversagen und Diabetes. Umgekehrt ließ sich nachweisen, dass bestimmte Eingriffe diese Marker beeinflussen können. Kalorienrestriktion und die Gabe des Medikaments Rapamycin verjüngten Mäuse auf molekularer Ebene. Chronische Erkrankungen wie Alzheimer, Schlaganfall oder Nierenschäden beschleunigten dagegen den biologischen Alterungsprozess.

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Natürliche Verjüngung im Embryo

Die Studie dokumentiert zudem einen natürlichen „biologischen Reset“ während der Embryonalentwicklung. Bei Mausembryonen zeigte sich ein U-förmiger Verlauf des biologischen Alters: Zwischen dem sechsten und zehnten Entwicklungstag kommt es zu einem massiven Alterungsrückgang – eine Form natürlicher Verjüngung. Auch Experimente mit heterochroner Parabiose, bei der ältere Organismen dem Blut jüngerer ausgesetzt werden, zeigten messbare Verjüngungseffekte.

Werkzeuge für die Forschung freigegeben

Um die weitere Forschung zu beschleunigen, haben die Entwickler ihre Werkzeuge öffentlich zugänglich gemacht. Die Plattform TACO (Transcriptomic Age Calculator Online) und das Softwarepaket tAge erlauben es anderen Wissenschaftlern, das biologische Alter verschiedener Gewebeproben zu schätzen. Das Team, an dem auch Forscher aus der Schweiz, Deutschland, Kanada, Japan und Russland beteiligt waren, hat zudem ein Patent auf die molekularen Uhren angemeldet.

Neuer Standard für die Langlebigkeitsforschung

Die Einführung dieser Multi-Gewebe-Transkriptom-Uhren markiert einen Wandel hin zu einer dynamischeren Überwachung der Gesundheitsspanne. Zwar betonen Experten, dass die aktuellen Ergebnisse primär korrelativer Natur sind. Doch die Fähigkeit, Sterblichkeit und biologisches Alter über verschiedene Spezies hinweg vorherzusagen, schaffte eine neue Grundlage für die Erprobung lebensverlängernder Interventionen. Die Autoren schlagen vor, dass diese Uhren künftig dabei helfen könnten, die vielversprechendsten Kandidaten für menschliche Langlebigkeitstherapien zu identifizieren – indem sie messen, wie verschiedene biologische Subsysteme auf unterschiedliche Behandlungen reagieren.

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