CardioMetAgeは心血管代謝年齢を推定し、疾患転帰を予測する

科学分野:

• 生物老年学
• 心血管医学
• 代謝的健康

背景:

• 既存の老化時計は、心血管代謝疾患（CMD）に重要な変化を見逃していることが多い。
• CMD関連転帰を予測するために特別に設計された老化時計の必要性が存在する。

研究 の 目的:

• CMD転帰を予測するための老化時計であるCardioMetAgeモデルを開発および検証すること。
• CardioMetAgeとCMD死亡率、罹患率、および疾患進行との関連を評価すること。
• 心血管代謝的エイジングに影響を与える生物学的決定因子および修正可能な要因を調査すること。

主な方法:

• 年代および12の臨床バイオマーカーを使用してCardioMetAgeを開発した。
• NHANES-III、連続NHANES、およびUK Biobankデータセットでモデルをトレーニングおよび検証した。
• CMD死亡率、罹患率、疾患遷移、およびプロテオーム経路との関連を調査した。

主要な成果:

• CardioMetAge偏差（CardioMetAgeDev）は、PhenoAgeよりもCMD死亡率および罹患率との関連が強いことを示した。
• CardioMetAgeDevは、10年間のCMD罹患率および疾患進行をより効果的に予測した。
• プロテオーム解析により、CardioMetAgeDevは炎症および代謝障害と関連していた。ライフスタイルおよび社会経済的地位は、CardioMetAgeDevを介してCMDリスクを部分的に媒介した。

結論:

• CardioMetAgeは、CMD転帰の予測において既存モデルを上回る使いやすい老化時計である。
• 心血管代謝的エイジングのメカニズムと、カロリー制限などの介入の影響に関する洞察を提供する。
• CardioMetAgeは、臨床モニタリングおよび介入効果の評価に可能性がある。