基于 CT 扫描的生物年龄模型构建及其与疾病风险的关联

《npj Aging》：CT-based biological age as a biomarker of aging and age-related disease assessment

　　

摘要

计算机断层扫描（CT）能够实现对器官水平身体成分的定量分析，并可能提供一种可用于临床评估的系统老化指标。我们基于7837名成年人的胸腹部CT扫描数据（中位年龄为54岁，四分位数范围47–63岁；其中63.8%为男性）开发并验证了一个基于CT的生物年龄模型。这些参与者来自一个前瞻性健康筛查队列（2006–2017年），直至2021年仍进行了随访。该模型在健康人群中进行了训练，以确定正常的老化过程，并在两个独立的数据集中进行了验证：一个数据集包含已有年龄相关疾病的参与者，另一个数据集包含没有疾病的参与者且进行了长期随访。模型通过多器官身体成分特征来估算实际年龄，并将年龄调整后的残差定义为“年龄差距”。在开发队列中，预测年龄与实际年龄的相关性中等（R2 = 0.66；平均绝对误差为4.7岁）。在测试数据集中，每个1个标准差的年龄差距增加与更高的患病风险（比值比1.35；95%置信区间1.26–1.45）以及更高的新发年龄相关疾病风险（风险比1.24；95%置信区间1.17–1.32）相关。可解释性分析揭示了特定疾病的衰老模式，而不健康的生活方式因素则与加速衰老有关。基于CT得出的生物年龄可能有助于及时评估系统性和器官特定性的老化情况以及未来的疾病风险。