確立されたDNAメチル化（DNAm）バイオマーカーの多くは、旧来のIllumina EPICアレイを用いて開発された。Infinium Methylation Screening Array（MSA）は、プローブ数を削減した、より低コストかつ高スループットな代替手段であるが、EPICで学習されたアルゴリズムがそのまま移植可能であるとは限らない。本研究では、MSA上でDNAmアルゴリズムを開発・移植するための、再現性に基づく枠組みを提示する。EPICv1とMSAで解析した対応する生物学的反復試料（1,764組のEPICv1–MSA試料ペアに加え、同一および異なるビーズチップ上のMSAアレイ内反復）を用い、平均絶対誤差（MAE）および級内相関係数（ICC）によってプローブ単位の一致度を定量化した。EPICv1とMSAに共通する140,150か所のCpG部位のうち、40,786か所（29.1%）が両方の安定性基準（MAE < 0.05かつICC(2,k) > 0.6）を満たした。この安定した特徴空間を用いて、2系統のモデリングを行った。第一に、試料単位の調和化を目的とするカーネル主成分分析（kPCA）を用いる場合と用いない場合について、134種のエピジェネティック・バイオマーカー代理指標（EBP）をMSA上で直接学習した。134種すべてが同一ビーズチップでICC(2,1) ≥ 0.80（中央値0.97）に達し、96.3%が異なるビーズチップ間でICC(2,1) ≥ 0.60（中央値0.81）に達した。また、観測値とのSpearman相関係数の中央値は0.48であった。比較可能な安定プローブのベースラインを持つ、kPCAによって選択された72モデルのうち、70モデル（97%）でビーズチップ間ICCが向上した（改善量の中央値+0.18）。第二に、モデルごとの戦略を用いて、確立された3種のクロックを移植した。OMICmAgeとSystemsAgeはEPICv1由来の値を推定するよう再学習し、保留テストセットにおけるρはそれぞれ0.944および0.912～0.949であった。一方、DunedinPACEには安定プローブによる正規化とロバスト線形較正が必要であり、3つの試料セットにおいて、アレイ間ICC(2,1)は0.784～0.810から0.891～0.925へ上昇し、MAEは0.085～0.089から0.041～0.050へ低下した。プローブ数が少なくてもDNAmバイオマーカーの再現性ある測定は可能であり、移植戦略はモデルのアーキテクチャに適合させなければならない。
https://doi.org/10.64898/2026.08.31.748429