生物年龄模型用于评估百岁老人的衰老程度

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 生物统计学 生物统计学
• 衰老的生物标志物

背景情况:

• 生物年龄 (BA) 是评估衰老的一个关键指标.
• 关于百岁老年人群中BA模型的适用性存在有限的研究.
• 了解极端长寿的衰老对公共卫生至关重要.

研究的目的:

• 在一个百岁的队列中评估各种生物年龄模型的表现.
• 确定最有效的方法来评估80-115岁的个体的生物年龄.
• 探索机器学习和传统方法在衰老研究中的实用性.

主要方法:

• 在1798名个人 (80-115岁) 中评估了器官功能和健康指标.
• 选择了80个与营养,器官功能和系统相关的指标.
• 生物年龄模型是使用多重线性回归,PCA,KDM,RF,SVM,XGBoost和lightGBM构建的,通过十倍交叉验证进行验证.

主要成果:

• 1398名参与者被录取,其中49.21%是百岁老人.
• 确定了七个衰老标志物,包括eGFR,白蛋白和脉冲压.
• 建造了8个BA模型,实现了R2值从0.45到0.92. 在交叉验证中,KDM2 (R2=0.89) 和PCA (R2=0.62) 的表现最好.

结论:

• 包括机器学习在内的多种方法可用于构建生物年龄模型.
• 模型的性能差异很大,KDM2在这个队列中显示出更高的疗效.
• 这些发现有助于改进老年人和百岁老人的生物年龄评估.