Inter-laboratory adaption of age estimation models by DNA methylation analysis—problems and solutions

Pfeifer, Manuel; Bajanowski, Thomas; Helmus, Janine; Poetsch, Micaela

doi:10.1007/s00414-020-02263-7

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“…This could be attributed to inter-laboratory variations and discrepancies resulting from slight experimental differences accumulated during the different stages of sample processing, which could potentially increase as the number of PCR and pyrosequencing assays increases 26 . In a more recent study Pfeifer et al evaluated two published multi-locus age prediction models using an independent validation set 44 . Their results presented worse age prediction performances (MAD of 9.84 instead of 3.75 in the original study 27 ) that they also attributed to inter-laboratory variations caused by some differences in experimental conditions (reagents used, PCR and pyrosequencing conditions and devices…) 44 .…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

“…In a more recent study Pfeifer et al evaluated two published multi-locus age prediction models using an independent validation set 44 . Their results presented worse age prediction performances (MAD of 9.84 instead of 3.75 in the original study 27 ) that they also attributed to inter-laboratory variations caused by some differences in experimental conditions (reagents used, PCR and pyrosequencing conditions and devices…) 44 .…”

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“…The objective of the present study was thereby to improve the age prediction performances of single-locus blood-based age prediction models using ELOVL2 promoter DNA methylation and also to propose an approach for the implementation and optimization of the best models in different laboratories in order to deal with the effects of inter-laboratory variations that could decrease the age-prediction performances 26,44 . Using three different parameters: (1) the choice of the statistical model, (2) the combination of CpG sites and (3) technical replications, we aimed to improve the age prediction that would avoid the need to increase the number of analyzed loci and to use multi-locus models, thus greatly simplifying the experimental procedures, the costs and also the amount of DNA required.…”

Section: Discussionmentioning

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“…Two or three measures of ELOVL2 DNA methylation from independent PCR experiments should then be used to further improve the age prediction accuracy of the samples of interest. Another approach has also been proposed for inter-laboratory adaptation of multi-locus DNA methylation-based age prediction models in order to manage and deal with inter-laboratory variations that decreased the age prediction performances 44 . It required retraining the models using an independent training set, in addition to an independent validation set 44 .…”

Section: Discussionmentioning

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“…Another approach has also been proposed for inter-laboratory adaptation of multi-locus DNA methylation-based age prediction models in order to manage and deal with inter-laboratory variations that decreased the age prediction performances 44 . It required retraining the models using an independent training set, in addition to an independent validation set 44 . Our proposed approach could be simpler, faster and less expensive as it only requires an independent validation set.…”

Section: Discussionmentioning

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Improvements and inter-laboratory implementation and optimization of blood-based single-locus age prediction models using DNA methylation of the ELOVL2 promoter

Garali

Sahbatou

Daunay

et al. 2020

Sci Rep

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Several blood-based age prediction models have been developed using less than a dozen to more than a hundred DNA methylation biomarkers. Only one model (Z-P1) based on pyrosequencing has been developed using DNA methylation of a single locus located in the ELOVL2 promoter, which is considered as one of the best age-prediction biomarker. Although multi-locus models generally present better performances compared to the single-locus model, they require more DNA and present more inter-laboratory variations impacting the predictions. Here we developed 17,018 single-locus age prediction models based on DNA methylation of the ELOVL2 promoter from pooled data of four different studies (training set of 1,028 individuals aged from 0 and 91 years) using six different statistical approaches and testing every combination of the 7 CpGs, aiming to improve the prediction performances and reduce the effects of inter-laboratory variations. Compared to Z-P1 model, three statistical models with the optimal combinations of CpGs presented improved performances (MAD of 4.41–4.77 in the testing set of 385 individuals) and no age-dependent bias. In an independent testing set of 100 individuals (19–65 years), we showed that the prediction accuracy could be further improved by using different CpG combinations and increasing the number of technical replicates (MAD of 4.17).

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Improvements and inter-laboratory implementation and optimization of blood-based single-locus age prediction models using DNA methylation of the ELOVL2 promoter

Garali

Sahbatou

Daunay

et al. 2020

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Performance des PyroMark Q48 FX Age Assay auf zwei unterschiedlichen Pyrosequenzierplattformen

et al. 2021

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Zusammenfassung Hintergrund Der PyroMark Q48 FX Age Assay (Qiagen, Hilden, Deutschland) wurde von der Fa. Qiagen GmbH als kommerziell erhältliches Kit für die molekulare Altersschätzung auf der Grundlage von DNA-Methylierungsanalysen mithilfe eines PyroMark Q48 Autoprep (Qiagen, Hilden, Deutschland) vorgestellt. Fragestellung Vergleichbarkeit und Anwendbarkeit des PyroMark Q48 FX Age Assay auf den 2 unterschiedlichen Pyrosequenzierplattformen PyroMark Q48 Autoprep und PyroMark Q96 MD. Material und Methoden Es wurden 28 Mundschleimhautabriebe (MSA) und 15 Blutproben mithilfe des PyroMark Q48 FX Age Assay auf 2 Pyrosequenzierplattformen analysiert und jeweils eine Altersschätzung über das Schätzmodell von Zbiec-Piekarska et al. (2015) durchgeführt. Ergebnisse Die DNA-Methylierungswerte in den 5 Cytosin-Phosphat-Guanin(CpG)-Stellen wiesen beim Vergleich beider Geräte signifikante Unterschiede auf, wobei die DNA-Methylierungslevel des PyroMark Q96 MD sowohl in MSA als auch in den Blutproben höher waren als für den PyroMark Q48 Autoprep. So zeigte sich bei den MSA eine mittlere Abweichung der DNA-Methylierungswerte der beiden Geräte von 10,6 %, wohingegen diese bei den Blutproben 7,4 % betrug. Bei der Altersschätzung der Blutproben konnten jedoch keine deutlichen Unterschiede zwischen den Pyrosequenzern im Hinblick auf die Schätzgenauigkeit identifiziert werden. Hier beträgt die mittlere absolute Abweichung 7,9 (PyroMark Q48 Autoprep) bzw. 8,1 Jahre (PyroMark Q96 MD). Schlussfolgerung Die aufgetretenen Unterschiede in den DNA-Methylierungswerten sowohl bei den Blutproben als auch den MSA verdeutlichen die Schwierigkeit der Vergleichbarkeit von DNA-Methylierungswerten aus unterschiedlichen Geräten. Für die Verwendung dieses Assays mit anderen Pyrosequenziergeräten müssten weitere Proben analysiert werden, um mögliche signifikante Unterschiede detektieren zu können.

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Forensische DNA-Methylierungsanalyse

Naue¹,

Pfeifer²,

Augustin³

et al. 2021

Rechtsmedizin

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ZusammenfassungDie quantitative Analyse der relativen DNA-Methylierung gilt als eine der vielversprechendsten Methoden der molekularen Altersschätzung. Viele Studien der letzten Jahre identifizierten geeignete Positionen im Genom, deren DNA-Methylierung sich altersabhängig verändert. Für den Einsatz dieser Methode in der Routine- bzw. Fallarbeit ist es von großer Bedeutung, angewandte Analysetechniken zu validieren. Als ein Teilaspekt dieser Validierung sollte die Vergleichbarkeit der Analyseergebnisse zur DNA-Methylierung mithilfe der Mini- und Pyrosequenzierung zwischen verschiedenen Laboren evaluiert werden. Die Arbeitsgruppe „Molekulare Altersschätzung“ der Deutschen Gesellschaft für Rechtsmedizin (DGRM) führte hierzu den ersten, technischen Ringversuch durch, der 4 Positionen in den Genen PDE4C, EDARADD, SST und KLF14 umfasste. Diese Marker waren in vorangegangenen Studien als altersabhängige Biomarker charakterisiert worden. Am Ringversuch nahmen 12 Labore teil, wobei jedes die Wahl zwischen der Minisequenzierung und/oder der Pyrosequenzierung für die quantitative Methylierungsanalyse hatte. Jedem teilnehmenden Labor wurden Blut- und Speichelproben von 3 Personen unterschiedlichen Alters übersandt. Die Wahl der Reagenzien für die Probenbearbeitung wurde den Teilnehmern freigestellt.Die Ergebnisse der Minisequenzierung zeigten systematische Abweichungen zwischen den Laboren, die am ehesten auf die Verwendung unterschiedlicher Reagenzien und Analyseplattformen zurückzuführen sein können. Die Resultate der Pyrosequenzierung hingegen wiesen nicht auf systematische Abweichungen zwischen den Laboren hin, hier zeigte sich jedoch die Tendenz einer markerabhängigen Abweichung. Darüber hinaus konnten Unterschiede hinsichtlich technischer Probleme zwischen Laboren mit mehr Erfahrung in der jeweiligen Sequenzierungsmethode und Laboren mit weniger Erfahrung festgestellt werden. Sowohl die Beobachtung von systematischen als auch die von markerabhängigen Abweichungen lässt den Schluss zu, dass eine Übertragung von Analysemethoden zwischen Laboren grundsätzlich möglich ist, eine Anpassung des jeweiligen Modells zur Altersschätzung jedoch notwendig sein kann.

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Inter-laboratory adaption of age estimation models by DNA methylation analysis—problems and solutions

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Improvements and inter-laboratory implementation and optimization of blood-based single-locus age prediction models using DNA methylation of the ELOVL2 promoter

Performance des PyroMark Q48 FX Age Assay auf zwei unterschiedlichen Pyrosequenzierplattformen

Forensische DNA-Methylierungsanalyse

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