意大利北部诺瓦拉队列研究：探索老龄化轨迹的多维度生物标志物与健康决定因素

为应对全球老龄化带来的慢性病负担加剧问题，意大利皮埃蒙特东方大学团队通过诺瓦拉队列研究（NCS）首次系统分析了意大利北部人群老龄化轨迹。研究整合生物样本（血液/唾液/尿液）、临床检测（67项血液参数）及多维问卷（IPAQ/PSQI/BDI-II等），发现58.5%参与者存在高胆固醇血症（TC）、51.2%肾功能轻度下降（eGFR<90 mL/min/1.73 m2），并鉴定出MONO/PLT/ALP等心血管疾病（CVD）特异性生物标志物。该研究为建立老龄化预测模型提供了关键数据支撑。

　　

随着全球人口预期寿命延长，慢性病和失能期在生命周期中的占比显著增加，这种现象被称为"长寿悖论"。世界卫生组织数据显示，60岁以上人群慢性病患病率高达80%，由此带来的医疗支出已占发达国家GDP的10-15%。意大利作为欧洲老龄化最严重的国家之一，其北部工业区诺瓦拉省位于米兰和都灵两大污染城市之间，独特的环境暴露特征使其成为研究老龄化健康决定因素的理想区域。然而，该地区此前缺乏系统性老龄化队列研究，导致环境-生物-社会因素的交互作用机制不明。

为解决这一科学空白，意大利皮埃蒙特东方大学（Università del Piemonte Orientale）的Silvia Vittoria Cracas、Chiara Aleni等研究者发起了诺瓦拉队列研究（NCS）。这项多学科纵向研究通过整合生物样本分析、功能测试和流行病学调查，旨在揭示影响健康老龄化的关键决定因素。研究团队在《Scientific Reports》发表的阶段性成果显示，通过67项血液标志物筛查，发现高胆固醇血症（TC）和轻度肾功能下降（eGFR）是当地最普遍的亚临床异常，而单核细胞（MONO）和碱性磷酸酶（ALP）可能成为心血管疾病的特异性预测指标。

研究采用四项关键技术方法：1）基于REDCap系统的标准化数据采集平台管理123名35岁以上参与者的多维数据；2）通过EDTA/LH/Na-Citrate等多类型采血管完成50mL血液分装，用于血常规（WBC/RBC/HGB等）、生化（ALT/AST/GGT等）和炎症指标（CRP/IL-6/FBG）检测；3）应用国际体力活动问卷（IPAQ）和匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估生活方式；4）采用PLS-DA（偏最小二乘判别分析）和VIP（变量重要性投影）算法挖掘生物标志物与疾病的关联模式。

研究结果
Demographic and lifestyle characteristics of NCS pilot study participants
队列中55.3%为女性，平均年龄65.1岁，54.5%≥65岁。与意大利PASSI监测系统相比，参与者教育水平显著更高（大学学历34.1% vs 9.6%），吸烟率更低（8.9% vs 17.0%），但酒精摄入≥1单位/天者更多（13.0% vs 5.2%）。值得注意的是，58.6%参与者存在睡眠障碍（PSQI>5），这可能与当地工业化环境相关。

Health status of the NCS pilot study participants
49.6%参与者超重（BMI≥25），42.6%女性报告高血压诊断。但临床测量显示，55.2%高血压患者血压仍未达标（>120/80mmHg），提示治疗依从性或存在"白大衣高血压"现象。女性骨质疏松发生率显著高于男性（29.4% vs 1.8%），反映性别特异性的老龄化特征。

Identifying biomarkers to predict aging trajectories
在67项血液参数中，13项异常率>15%：高总胆固醇（TC,58.5%）、直接胆红素升高（DBIL,41.5%）、转铁蛋白降低（TRF,52.8%）最为突出。肾功能指标eGFR中位数79.0（IQR:67.0-86.5）显示半数参与者存在轻度肾功能减退。PLS-DA分析发现，心血管疾病组以血小板减少（PLT）、单核细胞增多（MONO）和ALP降低为特征（VIP>2），而糖尿病组则表现为糖化血红蛋白（HbA1c）升高伴高密度脂蛋白（HDL）降低。

讨论与结论
该研究首次系统描绘了意大利北部工业化地区老龄化人群的多维特征。发现的生物标志物谱与"炎症衰老"（inflammaging）理论高度吻合，如CRP/FBG/IL-6等炎症因子异常率高达26-52.8%。值得注意的是，51.2%参与者eGFR轻度下降但仅8.3%自知患病，凸显亚临床异常筛查的价值。

研究局限性包括样本量较小（n=123）和志愿者偏倚（高学历人群占比过高）。作者计划在后续阶段采用随机抽样扩大队列至10,000人，并通过被动随访（医疗记录追踪）完善纵向数据。这些发现为建立区域特异性老龄化预测模型奠定了基础，尤其对工业污染区健康干预策略制定具有指导意义。

从公共卫生视角看，NCS研究创新性地将传统流行病学指标（如IPAQ/PSQI）与新兴生物标志物（如IL-6/CysC）整合分析，为理解环境-基因互作对老龄化影响提供了新范式。未来通过扩展表观遗传（DNA甲基化）和蛋白质组学分析，有望发现更精准的生物年龄预测指标，最终实现个性化健康老龄化管理。