画像ベースの臓器特異的老化時計が人間の疾患と死亡率を予測

科学分野:

• 生物医学イメージング
• 老年医学
• 個別化医療

背景:

• 臓器特異的な老化時計は、臓器の健康状態を評価するために重要です。
• in vivoイメージングは、客観的で臓器特異的な構造的および機能的データを提供します。
• 画像ベースの老化時計の体系的な評価が不足しています。

研究 の 目的:

• in vivoイメージングを使用して臓器特異的な生物学的老化時計を開発および評価すること。
• 臓器特異的な年齢差と罹患性疾患および死亡率との関連を調査すること。
• 老化の分子シグネチャ、変更可能な要因、および薬物標的を特定すること。

主な方法:

• 11,000人の健康な参加者からの1777の画像由来表現型（IDP）を利用しました。
• 画像データを使用して7つの臓器の生物学的年齢を評価しました。
• 老化の分子シグネチャを特定するためにプロテオーム分析を実施しました。
• 変更可能な要因と薬物標的を特定しました。

主要な成果:

• 7つの臓器の臓器特異的な老化時計を開発しました。
• 臓器特異的な年齢差は、対応する臓器関連疾患および死亡率と相関していました。
• トップIDPは、AUC 0.82で認知症を予測しました。
• 老化の分子シグネチャの966の共有および507の臓器特異的なものを特定しました。
• 主要な変更可能な要因と14の薬物標的を特定しました。

結論:

• 画像ベースの老化時計は、マクロおよびミクロスケールで臓器特異性を示します。
• これらの時計は、疾患予測のバイオマーカーとして機能します。
• 発見は、臓器老化の個別化された介入と治療を支持します。