《International Journal of Cardiology Cardiovascular Risk and Prevention》：Vascular Age: A Narrative Review of Assessment Methods, Clinical Applications, and Future Directions
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本文是一篇关于“血管年龄”（VA）的深度综述。文章系统梳理了将心血管风险转化为直观年龄指标（VA）的多种评估方法，包括基于动脉僵硬度（如cfPWV、baPWV）、血管结构（如CIMT、CACS）、血管功能及多因素风险评分模型（如FRS、SCORE）的传统技术，以及利用人工智能（AI）从光电容积脉搏波（PPG）或视网膜图像中估计VA的新兴技术。综述重点阐述了VA在优化心血管风险分层、改善医患沟通与治疗依从性、指导个性化干预（包括生活方式和药物）以及在特定人群（如糖尿病、类风湿关节炎患者）中的应用价值，并探讨了“早期血管老化”（EVA）和“超常血管老化”（SUPERNOVA）等核心概念。最后，文章分析了当前在方法标准化、参考值建立、临床效用证据及成本效益评估等方面面临的挑战，并展望了技术创新、高质量临床试验等未来方向，旨在推动VA从研究概念向实用临床工具的转化。
血管年龄：您的心血管系统到底有多“老”？
1. 引言：超越时序年龄的指标
心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因，传统风险评估模型（如Framingham Risk Score, FRS）主要依赖时序年龄、血压、血脂等指标，但常忽略个体血管老化速度的异质性。血管年龄（Vascular Age, VA）作为一个创新的生物学年龄概念，旨在将个体的心血管风险转化为更直观、基于年龄的度量，为更精准的风险评估和医患沟通提供了新范式。
2. 血管年龄的概念与优势
“一个人的衰老程度取决于其动脉状态”这句格言揭示了血管健康与整体寿命的深刻联系。VA是反映血管系统生物学状态的动态指标。其核心计算原理分为两步：首先，在大量表面健康人群中建立特定血管生物标志物（如cfPWV、CIMT、CACS）随年龄变化的参考曲线；然后，将被评估者的测量值与参考曲线比对，其VA即为参考人群中具有相同测量值的平均时序年龄。例如，一位50岁男性的冠状动脉钙化积分（CACS）为100，若该值在参考人群中对应62岁男性的平均值，则其VA为62岁。
相较于抽象的风险百分比（如“10年风险15%”），告知患者“您的血管年龄是65岁”更为直观、更具冲击力，有助于提升患者的风险感知，促进生活方式改变和治疗依从性。
3. 评估血管年龄的主要方法
目前VA评估方法多样，缺乏统一金标准，主要可分为“基于测量值”和“基于风险模型”两大类。
3.1 基于动脉僵硬度的评估
动脉僵硬度是血管老化的核心标志。
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颈股动脉脉搏波速度（cfPWV）：被视为评估主动脉僵硬度的金标准。研究表明，cfPWV是心血管事件和全因死亡的独立预测因子，可重新分类约13%的中危人群。但其测量需要专业设备和人员，在肥胖患者中操作具有挑战性。
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臂踝脉搏波速度（baPWV）：作为一种更便捷的替代方法，在亚洲国家广泛应用。它自动化程度高、可重复性好，适合初级保健和大规模筛查。中国人群研究显示，baPWV定义的VA或早期血管老化（EVA）与卒中风险显著相关。
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估算脉搏波速度（ePWV）：基于年龄和血压的回归方程计算，可作为便捷的筛查工具，但不能完全替代直接测量。
3.2 基于血管结构变化的评估
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颈动脉内膜中层厚度（CIMT）：通过超声测量，是系统性动脉粥样硬化早期结构变化的替代标志物。通过与大型流行病学队列（如ARIC研究）的参考范围对比可得出VA。但其测量高度依赖操作者，近年其独立的增量预测价值存在争议。
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冠状动脉钙化积分（CACS）：通过非增强CT扫描量化冠状动脉钙化斑块负荷，是冠状动脉粥样硬化的直接标志物。研究表明，CACS衍生的VA在预测负荷诱导的心肌缺血方面优于时序年龄，并能将过半高危患者重新分类至较低风险类别。其主要限制是辐射暴露和成本较高。
3.3 基于血管内皮功能的评估
血流介导的舒张功能（FMD）是评估内皮功能的金标准，理论上可作为VA的重要指标。但其操作复杂、易受干扰、可重复性差，极大地限制了其在此用途的标准化和广泛应用。
3.4 基于多变量回归模型的估计方法
这是最常见且临床转化性最强的方法。其核心是利用大型队列研究构建回归模型，以传统心血管风险因素（性别、血压、血脂、吸烟、糖尿病史等）预测“年龄”，该预测值即为VA。例如，直接将FRS或SCORE风险评估结果转换为VA。这种方法无需额外检查，高度实用，但不同模型（如FRS和SCORE）得出的VA估计值可能差异很大。
3.5 新兴与整合评估方法：人工智能的崛起
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基于光电容积脉搏波（PPG）的血管年龄：利用UK Biobank等大型数据库中数十万人的PPG信号和年龄数据训练深度学习模型（如卷积神经网络CNN），可直接预测VA。这预示着通过可穿戴技术实现低成本、大规模、连续VA监测的未来。
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基于视网膜图像的血管年龄：视网膜是人体唯一可直接、无创观察的微血管系统。最新研究使用深度学习模型分析视网膜眼底图像，能够准确预测由PWV定义的血管老化，其表现优于基于常规临床参数的模型，且预测的“视网膜年龄”与未来高血压和颈动脉斑块风险强烈相关。
4. 血管年龄的临床应用
4.1 优化心血管风险分层
VA的核心应用是识别VA显著高于时序年龄的个体，从而优化风险分层。为此引入了Δ-age概念：Δ-age = VA – 时序年龄（CA）。
Δ-age > 5年可视为早期血管老化（EVA），意味着血管系统生物学上更老；Δ-age < -5年可视为超常血管老化（SUPERNOVA），意味着血管比预期更健康。大规模前瞻性研究显示，与正常老化组相比，SUPERNOVA组的心血管事件风险降低40%，而EVA组的风险则增加2.7倍。VA表型在预测特定终点（如卒中）和心脏结构改变方面也显示出价值。
4.2 增强医患沟通与治疗依从性
作为一种直观的指标，VA在风险沟通中具有独特意义。研究显示，告知患者其“冠状动脉年龄”（基于CACS计算）不仅能有效预测心肌缺血，还能产生“情感冲击”，激励患者采取更健康的生活方式和坚持治疗。
4.3 指导个体化干预
VA可作为干预效果的动态监测指标。生活方式干预（规律运动、地中海饮食等）和药物治疗（降压药、降糖药如SGLT2抑制剂、降脂药如他汀）均被证实可以减缓血管老化，降低PWV。VA的动态变化可作为评估疗效的替代终点。
4.4 在特定人群中的应用
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糖尿病：在1型糖尿病患者中，用CIMT衍生的VA替代时序年龄，可将近三分之一患者重新分类至高危类别。在2型糖尿病患者中，胰岛素抵抗与发生EVA的风险密切相关。
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类风湿关节炎（RA）：RA患者的VA通常高于其时序年龄，在预测亚临床动脉粥样硬化（颈动脉斑块）方面，VA与SCORE模型表现相当，对年轻患者尤其有价值。
5. 挑战、争议与未来方向
5.1 当前挑战与争议
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评估方法标准化不足：不同方法（如功能性的PWV与结构性的CACS/CIMT）可能对同一人给出差异很大甚至矛盾的VA结果，这反映了血管老化是多维度的过程，也凸显了缺乏统一金标准的问题。
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参考值建立与人群特异性：现有参考数据库主要基于欧美白种人，建立适用于不同种族和地区的参考值是当务之急。
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临床效用证据：缺乏大规模前瞻性随机对照试验（RCT）证明应用VA能改善临床结局。
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知识向临床实践转化：VA尚未被常规纳入主要心血管病预防指南的评估流程。
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成本效益评估：将VA评估纳入常规护理是否具有成本效益，尚需正式的健康经济学研究。
5.2 未来研究方向
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技术创新与整合：开发便携、低成本的评估技术（如基于AI、PPG、智能手机的模型），并向可穿戴设备发展；利用AI融合多模态数据，构建更精准的个性化VA模型。
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高质量临床研究：开展以硬终点为目标的大规模前瞻性RCT，验证VA的增量临床价值，并拓展到不同种族、疾病和年龄人群。
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促进标准化与临床转化：建立国际协作网络和共享数据库（如VascAgeNet），统一测量标准；开发清晰的临床路径和决策支持，指导VA在何时、用于何人、结果异常时如何干预。
6. 结论
血管年龄作为一个整合性生物标志物，为心血管健康评估提供了超越传统风险评分的新范式。尽管评估技术多样，从成熟的PWV到前沿的AI，但标准化方法的缺失仍是实现系统化临床整合和积累高质量证据的主要障碍。通过致力于方法标准化、技术创新、严谨临床试验和国际合作，血管年龄有望从研究概念转化为精准、个性化心血管疾病预防实践中不可或缺的临床工具。
