一个用于系统整理和评估衰老生物标志物的统一框架

《Nature Aging》：A unified framework for systematic curation and evaluation of aging biomarkers

生物年龄标记标准化评估发现不同标记对预测端点年龄（最高R2=0.88）和死亡风险（HR=2.57）的能力差异显著，最佳标记因应用场景而异。框架提供标准化数据处理和质控功能，推动抗衰老研究。

　　

摘要

衰老生物标志物是量化生物衰老的重要工具，但由于方法学上的不一致性和数据集的碎片化，其系统验证一直受到阻碍。本研究发现，传统衰老指标预测实际年龄的能力与预测死亡风险的能力并无关联（相关系数 R = 0.12，P = 0.67），这表明这些指标反映的是不同的生物学过程。我们开发了 Biolearn 这一开源框架，能够对来自不同队列的 20,000 多名个体的 39 个生物标志物进行标准化评估。Horvath 皮肤和血液衰老指标在预测实际年龄方面的准确性最高（R² = 0.88），而 GrimAge2 在预测死亡风险（风险比 = 2.57）和健康寿命方面表现最佳（风险比 = 2.00）。系统评估显示，不同临床指标的生物标志物表现存在显著差异，最佳生物标志物因具体应用场景而异。Biolearn 提供了统一的数据处理流程、质量控制功能以及细胞类型分离技术，为可重复的衰老研究奠定了基础，并有助于开发更可靠的衰老生物标志物。