น้ำลายกับการประเมินอายุทางนิติวิทยาศาสตร์

บทความ

การประเมินอายุเป็นกระบวนการสำคัญในการพิสูจน์เอกลักษณ์บุคคล โดยทั่วไปสามารถประเมินได้จากการเจริญของฟัน(tooth development) แต่วิธีนี้มีความแม่นยำในช่วงเด็กและวัยรุ่นเท่านั้น หลังจากฟันขึ้นครบและปลายรากฟันทุกปิดลงเรียบร้อยก็ไม่สามารถใช้ประเมินอายุได้อีก ดังนั้นจึงมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อหาวิธีประเมินอายุวิธีอื่นเพื่อใช้ในกรณีที่ฟันขึ้นสมบูรณ์แล้ว เช่น การประเมินจากการสึกของฟัน หรือความโปร่งแสงของรากฟัน รวมถึงการประเมินอายุจากน้ำลาย น้ำลายเป็นสารคัดหลั่งสำคัญในช่องปากที่มักพบอยู่ในสถานที่เกิดเหตุ โดยติดอยู่บนวัตถุพยานที่สัมผัสกับช่องปาก เช่น แก้วน้ำ ช้อน ส้อม ก้นบุหรี่ หรือแม้แต่ในรอยกัด(bite mark) บนตัวผู้เสียหายจึงมีประโยชน์ในงานทางนิติวิทยาศาสตร์ ภายในน้ำลายมีองค์ประกอบหลากหลายประการรวมทั้งยังเป็นมีเซลล์ที่สามารถสกัดสารพันธุกรรมได้ เช่น เซลล์เยื่อบุแก้มที่หลุดลอก(desquamated buccal epithelial cells) หรือเซลล์เม็ดเลือดขาวที่มาจากร่องเหงือกหรือจากบาดแผลในช่องปาก จึงมีการศึกษาเกี่ยวกับการนำสารพันธุกรรมที่สกัดจากน้ำลายมาประยุกต์ใช้ในงานนิติวิทยาศาสตร์ต่างๆ เช่นการตรวจระดับยาหรือสารเสพติด การตรวจวิเคราะห์เชื้อจุลชีพในช่องปาก รวมถึงเพื่อใช้ในการประเมินอายุด้วย เนื่องจากอายุที่เพิ่มขึ้นย่อมส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของสารชีวโมเลกุลในร่างกายตลอดจนสารพันธุกรรมในเซลล์< เช่น การหลุดหาย(deletion) ของดีเอ็นเอในไมโทคอนเดรีย(mitochondrial DNA) หรือการลดขนาดของเทโลเมียร์(telomere) ของดีเอ็นเอในนิวเคลียส(nuclear DNA) (1,2) รวมถึงกระบวนการปรับเปลี่ยนสารพันธุกรรมในระดับเหนือพันธุกรรม(epigenetic modification) ด้วย การปรับเปลี่ยนสารพันธุกรรมในระดับเหนือพันธุกรรม เป็นการควบคุมการแสดงออกของยีน(gene) โดยอาศัยปัจจัยหรือกระบวนการอื่นที่นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงลำดับของนิวคลีโอไทด์(nucleotide) ในสายดีเอ็นเอ(DNA) ของสิ่งมีชีวิต ทำให้ยีนเหล่านั้นมีการแสดงออก(expression) เปลี่ยนแปลงไปจากที่ควรเป็นตามปกติ การควบคุมการแสดงออกในลักษณะนี้อาจสามารถคงอยู่ได้หลังการแบ่งเซลล์

รวมถึงคงอยู่และส่งต่อไปยังสิ่งมีชีวิตรุ่นต่อๆ ไปได้ การปรับเปลี่ยนการแสดงออกของยีนแบบนี้มีหลายวิธี เช่น การเติมหมู่เมธิลบนดีเอ็นเอ (DNA methylation) (3,4) การเติมหมู่เมทิลบนดีเอ็นเอเป็นกระบวนการเพิ่มหมู่เมทิล(methyl group, -CH 3 ) เข้าไปบนสายดีเอ็นเอโดยมักเกิดขึ้นในตำแหน่งนิวคลีโอไทด์ที่มีลำดับเบสไซโทซีน(cytosine, C) เรียงอยู่ต่อหน้าเบสกวานีน(guanine, G) เรียกตำแหน่งนี้ว่าว่าซีพีจีนิวคลีโอไทด์(CpG nucleotide) บริเวณที่มีซีพีจีนิวคลีโอไทด์อยู่หนาแน่นถูกเรียกว่าซีพีจีไอซ์แลนด์(CpG island) ซึ่งมักพบในบริเวณโปรโมเตอร์(promoter) สำหรับการถอดรหัสดีเอ็นเอ(DNA transcription) ในเซลล์ปกตินั้น การเติมหมู่เมทิลบนเบสไซโทซีน โดยอาศัยเอนไซม์ดีเอ็นเอเมทิลทรานเฟอเรส(DNA methyltransferase) ก่อปฏิกิริยาการเติมหมู่เมทิลที่ตำแหน่งคาร์บอนตัวที่ 5(C-5) ของเบสไซโทซีน เปลี่ยนเบสไซโทซีนให้เป็น 5- เมทิลไซโทซีน (5-methylcytosine) หลังจากนั้น ซีพีจีไอซ์แลนด์ที่เกิดการเติมหมู่เมทิลแล้วจะเป็นตำแหน่งที่เหมาะสมให้โปรตีนที่มีคุณสมบัติยับยั้งการถอดรหัสดีเอ็ นเอ (transcriptional co-repressors) มาจับ และส่งผลให้เกิดการปรับเปลี่ยนโปรตีนฮิสโตน (histone modification) นำไปสู่การขดตัวของสายดีเอ็นเอ จนเอนไซม์ต่างๆสำหรับการถอดรหัสดีเอ็นเอไม่สามารถเข้าจับกับดีเอ็นเอได้ เป็นเหตุให้ยีนบนสายเอ็นเอดังกล่าวถูกยับยั้งการแสดงออก(gene silencing) (5-7) อย่างไรก็ตาม การเติมหมู่เมทิลยังได้รับอิทธิพลจากสิ่งแวดล้อมด้วย ทำให้อายุที่เพิ่มขึ้นมีผลต่อการเติมหมู่เมทิลในแต่ละยีนแตกต่างกันไป บางยีนมีการเติมหมู่เมทิลเพิ่มขึ้นโดยไม่สัมพันธ์กับอายุที่เพิ่มขึ้น(epigenetic drift) ซึ่งมีความแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล ในขณะที่บางยีนมีการเติมหมู่เมทิลเพิ่มขึ้นสัมพันธ์โดยตรงกับอายุที่เพิ่มขึ้น(epigenetic clock) และความสัมพันธ์กับอายุของยีนกลุ่มนี้ยังคงพบคล้ายคลึงในแต่ละบุคคลด้วย นอกจากที่รูปแบบการเติมหมู่เมทิลแตกต่างกันไปในแต่ละยีนแล้ว ยังพบว่ามีรูปแบบแตกต่างกันไปในเซลล์หรือเนื้อเยื่อแต่ละประเภทอีกด้วย การเลือกยีนที่มาวิเคราะห์ด้วย ดังนั้นการประเมินอายุโดยการวิเคราะห์การเติมหมู่เมทิลจึงต้องเลือกยีนให้มีความจำเพาะทั้งตำแหน่งยีนและประเ ภทของเซลล์หรือเนื้อเยื่อที่ใช้วิเคราะห์เพื่อความแม่นยำในการประเมิน ส่งผลให้ควรศึกษาข้อมูลจากน้ำลายโดยเฉพาะ (8-10)

ในปี ค.ศ. 2011 S Bocklandt และคณะ (11) ได้รายงานความสัมพันธ์ของอายุการวิเคราะห์การเติมหมู่เมทิลจากน้ำลายเป็นครั้งแรก โดยทำการศึกษาการเติมหมู่เมทิลในสารพันธุกรรมที่สกัดจากน้ำลายใน 3 ตำแหน่ง คือ ซีพีจีนิวคลีโอไทด์ ของยีน NPTX2, EDARADD และ TOM1L1 เพื่อนำมาสร้างสมการประเมินอายุขึ้น สมการที่ได้มีความแม่นยำในระดับที่ดีโดยมีความผิดพลาดในการทำนายอายุเฉลี่ย(mean absolute deviation) 5.2 ปี อย่างไรก็ดีการศึกษาครั้งนี้ประเมินความผิดพลาดโดยใช้กระบวนการทางสถิติคำนวณจากข้อมูลของกลุ่มอาสาสมัค รชุดเดียวกับที่นำมาสร้างสมการ ไม่ได้ประเมินจากข้อมูลของอาสาสมัครชุดใหม่ที่ไม่ได้ใช้สร้างสมการ จึงทำให้ความน่าเชื่อถือลดลง รวมถึงเซลล์ที่พบในน้ำลายเองประกอบด้วยเซลล์เยื่อบุแก้ม และเซลล์เม็ดเลือดขาว ซึ่งเป็นเซลล์คนละชนิดกันและมีเซลล์ต้นกำเนิดแตกต่างกันมาก เซลล์เยื่อบุแก้มมีต้นกำเนิดมาจากเนื้อเยื่อชั้นนอก(ectoderm) ในขณะที่เซลล์เม็ดเลือดขาวมีต้นกำเนิดมาจากเนื้อเยื่อชั้นกลาง(mesooderm) รูปแบบการเติมหมู่เมทิลจึงแตกต่างกันด้วย ดังนั้นการวิเคราะห์จากน้ำลายทั้งหมดจะทำให้ได้ข้อมมูลที่ปะปนกันของเซลล์ทั้งสองชนิดจึงอาจแปลผลการประเมิ นอายุผิดพลาดได้ ด้วยเหตุนี้ ในปี ค.ศ. 2017 SR Hong และคณะ (12) จึงได้ทำการศึกษาเพิ่มเติมโดยเลือกวิเคราะห์ตำแหน่งซีพีจีนิวคลีโอไทด์ที่มีความสัมพันธ์กับอายุ (Age associated CpG) 6 ตำแหน่งบนยีน SST, CNGA3, KLF 14, TSSK6, TBR1 และ SLC12A5 และซีพีจีนิวคลีโอไทด์ที่มีความจำเพาะกับเซลล์(Cell type specific CpG) 1 ตำแหน่งบนยีนPTPN7 เพื่อนำมาสร้างสมการประเมินอายุและประเมินประสิทธิภาพของสมการที่ได้ในข้อมูลจากกลุ่มอาสาสมัครกลุ่มใหม่ ที่ไม่ได้นำข้อมูลมาใช้ในการสร้างสมการ ผลการศึกษาพบว่า สมการประเมินอายุที่พัฒนาจากซีพีจีนิวคลีโอไทด์ที่มีความสัมพันธ์กับอายุ 6 ตำแหน่งมีประสิทธิภาพในการประเมินอายุโดยมีความผิดพลาดในการทำนายอายุเฉลี่ย 4.1 ปี แต่ถ้าเพิ่มซีพีจีนิวคลีโอไทด์ที่มีความจำเพาะกับเซลล์เข้าไปในสมการประเมินอายุรวมเป็นใช้ซีพีจีนิวคลีโอไทด์ 7 ตำแหน่ง มีผลให้สมการประเมินที่ได้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอีก โดยมีความผิดพลาดในการทำนายอายุเฉลี่ยลดลงเหลือ 3.15 ปี ซึ่งความผิดพลาดนี้น้อยมากเมื่อเทียบกับการวิเคราะห์การเติมหมู่เมทิลจากเลือดหรือสารคัดหลั่งอื่น (12,13) และยังชี้ให้ข้อควรระวังเมื่อมีเซลล์หลายชนิดปะปนกันทำให้ความแม่นยำลดลงได้

ปัจจุบันการประเมินอายุด้วยการวิเคราะห์การเติมหมู่เมทิลจากน้ำลาย หรือสารคัดหลั่งอื่นๆ เป็นประเด็นที่ได้รับความสนใจในการศึกษาเพิ่มขึ้นโดยเฉพาะในงานทางนิติพันธุศาสตร์(forensic genetics) (14) เนื่องจากมีความแม่นยำมากเมื่อเทียบกับวิธีอื่น โดยเฉพาะเมื่อไม่สามารถประเมินจากการขึ้นของฟันได้ แต่วิธีการนี้ยังมีการศึกษาอยู่ไม่มากนัก จึงยังต้องการการศึกษาเพิ่มเติมในอีกหลายประเด็นเพื่อพัฒนาเป็นวิธีมาตรฐานในงานนิติวิทยาศาสตร์ต่อไป


เอกสารอ้างอิง

  1. Meissner C, Ritz-Timme S. Molecular pathology and age estimation. Forensic Sci Int 2010;203(1e3):34-43.
  2. Lahnert P. An improved method for determining telomere length and its use in assessing age in blood and saliva. Gerontology 2005;51(5):352-6.
  3. Bird A. Perceptions of epigenetics. Nature 2007;447(7143): 396–8.
  4. W. Stability and flexibility of epigenetic gene regulation in mammalian development. Nature 2007;447(7143): 425–32.
  5. Boks MP, Derks EM, Weisenberger DJ, Strengman E, Janson E, Sommer IE, et al. The relationship of DNA methylation with age, gender and genotype in twins and healthy controls. PLoS One 2009;4(8):e6767.
  6. Christensen BC, Houseman EA, Marsit CJ, Zheng S, Wrensch MR, et al. Aging and environmental exposures alter tissue-specific DNA methylation dependent upon CpG Island context. PLoS Genet 2009;5(8):e1000602.
  7. Hernandez DG, Nalls MA, Gibbs JR, Arepalli S, van der Brug M, Chong S, et al. Distinct DNA methylation changes highly correlated with chronological age in the human brain. Hum Mol Genet 2011;20(6):1164-72.
  8. Jones MJ, Goodman SJ and Kobor MS. DNA methylation and healthy human aging. Aging Cell 2015;14:924-32.
  9. Hannum G, Guinney J, Zhao L, et al. Genome-widemethylation profiles reveal quantitative views of human aging rates. Mol Cell 2013;49:359-67.
  10. Koch CM, Wagner W. Epigenetic-aging-signature to determine age in different tissues. Aging (Albany NY) 2011;3(10):1018-27.
  11. Bocklandt S, Lin W, Sehl ME, Sánchez FJ, Sinsheimer JS, Horvath S, et al. Epigenetic predictor of age. PLoS One 2011;6(6):e14821.
  12. Hong SR, Jung SE, Lee EH, Shin KJ, Yang WI and Lee HY. DNA methylation-based age prediction from saliva: high age predictability by combination of 7 CpG markers. Forensic Sci Int Genet 2017;29:118-125.
  13. Jung SE, Shin KJ, Lee HY. DNA methylation-based age prediction from various tissues and bodyfluids. BMB Rep 2017;50(11):546-553.
  14. Berdasco M, Esteller M. Hot topics in epigenetic mechanisms of aging. Aging Cell 2012;11(2):181-6.

ผู้เขียน/ผู้จัดทำ

ผศ.ทพ.ทวีพงศ์ อารยะพิศิษฐ
คณะทันตแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล

แบบทดสอบ