生物钟 | 测量指标 | 与长寿诊所的相关性
|
PhenoAge | 基于9种生物标志物的生物年龄，包括炎症和葡萄糖代谢 | 预测全因死亡率和与年龄相关的疾病 |
DunedinPACE（衰老速度） | 基于多个器官系统中 19 种生物标志物变化的衰老速率 | 识别衰老速度快于实际年龄的个体 |
Deep Longevity Blood Age | 基于深度学习分析常规血液生化检测的生物年龄 | 提供全面的血液生物年龄评估 |
Klemera–Doubal方法 | 基于一组生物标志物（如血压和胆固醇）的生物年龄 | 提供了一种简单易行的估算生物年龄的方法 |
GrimAge | 基于 DNA 甲基化模式和吸烟史的生物年龄 | 预测死亡时间、患癌时间和患冠心病时间 |
Telomere length 端粒长度 | 基于随年龄缩短的端粒长度的生物年龄 | 端粒越短，与年龄相关疾病和死亡风险越高 |
Frailty Index 衰弱指数 | 多个领域（包括身体、认知和社会功能）健康缺陷的累积 | 预测老年人的死亡率、残疾率和住院率 |
ipAGE(inflammation-protected age) 炎性保护性年龄 | 基于炎性和抗炎性平衡的生物学年龄 | 预测死亡风险，识别因慢性炎症加速衰老的个体
|
Cognitive Clock 认知时钟 | 基于认知功能，包括：记忆、注意力和事务处理速度的生物学年龄 | 识别认知衰老加速和痴呆风险增加的个体
|
1. PhenoAge （表型年龄时钟）
检测方法：采集血液样本，检测 9 项生物标志物，包括：
炎症指标；代谢指标；血液学指标等。
通过算法整合指标，计算生物年龄。
结果分析
生物年龄与实际年龄差值：若差值为正，提示衰老加速；负值提示衰老减缓。
风险预测：差值每增加 5 岁，全因死亡率风险上升约 20%。
临床结合
适用人群：中老年体检人群、慢性病患者（如糖尿病、心血管病）。
应用场景：评估整体健康状态，识别早发性衰老个体；
监测治疗效果（如抗炎治疗后，PhenoAge 下降提示干预有效）。
缺点：需检测多种生物标志物，检测成本较高、流程较复杂。依赖特定生化指标，可能无法全面反映个体衰老的复杂性。
2. DunedinPACE（衰老速度时钟）
检测方法：纵向跟踪在不同时间点（如间隔 5 年）采集以下指标，
血液生化：肝功能（ALT、AST）、肾功能（肌酐）、血脂；
生理指标：血压、握力、步行速度；
认知测试：记忆力、注意力评分。
通过混合效应模型计算各项指标的变化速率（斜率），综合得出衰老速度。
结果分析
PACE 值：数值越高，衰老速度越快。例如，PACE＞0.1 / 年提示衰老加速。
器官系统影响：若某系统指标（如肾功能）斜率异常，提示该器官衰老突出。
临床结合
适用人群：中青年高风险人群（如吸烟者、肥胖者）、家族性早衰患者。
应用场景：早期识别 “隐形衰老” 个体，制定个性化干预计划（如运动、饮食调整）；
研究环境因素（如压力、污染）对衰老速度的影响。
缺点：需要长期跟踪多个器官系统的生物标志物变化，数据收集周期长。对检测技术和数据稳定性要求高，普及难度较大。
3. Deep Longevity Blood Age（深度长寿血液年龄）
检测方法：采集常规血液检测数据（如血常规、肝功能、电解质、血糖、血脂等 30~50 项指标）。
利用深度学习模型（如神经网络）训练数据，输出生物年龄预测值。
结果分析
年龄偏差值：实际年龄与预测年龄的差值，±3 岁以内视为正常。
风险预警：偏差＞5 岁提示需关注生活方式或潜在疾病（如未控制的糖尿病）。
临床结合
适用人群：健康体检人群、企业员工健康筛查。
应用场景：作为初步筛查工具，快速识别衰老异常个体；
结合其他生物钟（如端粒长度），提高评估准确性。
缺点：依赖血液检测数据的全面性和算法准确性，可能受样本质量影响。
深度学习模型的可解释性较差，临床验证仍需更多研究。
4. Klemera-Doubal 方法
检测方法：测量以下基础生理指标，
血压（收缩压、舒张压）；
胆固醇（总胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇）；
血糖（空腹血糖）；
年龄、性别。
通过公式计算生物年龄。
结果分析
计算值与实际年龄对比，差异＞5 岁视为异常。
单项指标异常（如高血压）可导致生物年龄显著升高。
临床结合
适用人群：基层医疗单位、资源有限地区的人群。
应用场景：
快速筛查心血管疾病风险；
作为健康教育工具，直观展示生活方式（如控糖、降压）对衰老的影响。
缺点：仅依赖少数生物标志物，评估维度单一，准确性有限。无法反映复杂的衰老机制或器官特异性变化。
5. GrimAge时钟
检测方法
分子检测：提取血液 DNA，检测与年龄相关的甲基化位点（如 353 个 CpG 位点）。
问卷调研：收集吸烟史（包年数）、饮酒等生活方式数据。
通过算法整合数据，计算 “GrimAge”。
结果分析
预测值：GrimAge 每增加 10 岁，死亡风险增加约 50%，患癌风险增加 20%。
可修饰因素：戒烟可使 GrimAge 每年降低 0.1~0.3 岁。
临床结合
适用人群：吸烟者、癌症高危人群、长寿研究对象。
应用场景：评估吸烟相关衰老加速，激励戒烟干预；
在肿瘤筛查中，辅助判断患癌风险（如 GrimAge 高者优先推荐 PET-CT）。
缺点：DNA甲基化检测成本高，需专业实验室支持。受吸烟等生活方式因素影响较大，可能存在偏倚。
6. Telomere length（端粒长度）
检测方法
荧光定量 PCR（qPCR）：测量外周血白细胞端粒长度，结果用 “端粒长度 / 单拷贝基因（T/S）比值” 表示。
流式荧光原位杂交（Flow-FISH）：检测单个细胞端粒长度，适合研究单细胞异质性。
结果分析
T/S 比值：比值越低，端粒越短。一般人群中位数为 1.0，＜0.8 提示端粒缩短。
相关性：端粒长度与心血管疾病、痴呆风险呈负相关（端粒越短，风险越高）。
临床结合
适用人群：遗传性早衰患者（如共济失调毛细血管扩张症）、长期压力人群。
应用场景：
评估细胞衰老程度，抗衰老治疗（如端粒酶激活剂研究）；
与 PhenoAge 联合，预测老年人多病共存风险。
缺点：端粒长度个体差异大，单一指标无法全面评估整体衰老风险。端粒缩短速度受遗传、环境等多因素影响，解释需结合其他指标。
7. Frailty Index（衰弱指数）
检测方法
问卷调查 + 体格检查：评估以下 30 项健康缺陷（至少包含 5 项）：
身体功能：握力下降、步行速度减慢、体能活动减少；
认知功能：简易智力状态检查（MMSE）＜24 分；
慢性病：患高血压、糖尿病、关节炎等；
心理社会：独居、抑郁症状（如 CES-D 量表≥16 分）。
衰弱指数（FI） = 缺陷数 / 总评估项数，范围 0~1。
结果分析
FI 分级：
＜0.1：健康；
0.1~0.25：衰弱前期；
≥0.25：衰弱。
风险预测：FI 每增加 0.1，死亡率增加 50%，住院率增加 30%。
临床结合
适用人群：65 岁以上老年人、住院患者。
应用场景：
制定老年人综合评估（CGA）方案，优化围手术期管理；
识别需长期照护的衰弱老人，预防跌倒和失能。
缺点：需全面评估个体多维度功能状态，耗时长且依赖主观判断。适用于老年人群，对中青年群体的衰老评估参考价值有限。
8. ip AGE（炎症保护年龄时钟）
检测方法
检测以下炎症相关生物标志物：
促炎因子：TNF-α、IL-6；
抗炎因子：IL-10；
急性时相蛋白：血清淀粉样蛋白 A（SAA）、纤维蛋白原。
通过公式计算 ip AGE = 促炎因子 / 抗炎因子比值，结合年龄校准。
结果分析
比值异常：比值＞2 提示慢性炎症状态，ip AGE 较实际年龄增加 5~10 岁。
疾病关联：比值与类风湿关节炎、动脉粥样硬化等炎症性疾病严重程度正相关。
临床结合
适用人群：自身免疫病患者、代谢综合征（肥胖 + 炎症）人群。
应用场景：
监测抗炎治疗效果（如生物制剂治疗后比值下降）；
预测心血管疾病风险，指导他汀类药物或抗 IL-6 治疗。
缺点：需检测炎症相关生物标志物（如细胞因子），技术要求较高。炎症与衰老的因果关系复杂，评估模型需进一步验证
9. Cognitive Clock（认知时钟）
检测方法
神经心理学测试：
记忆：听觉词语学习测试（AVLT），回忆单词数；
注意力：数字广度测试（顺背 / 倒背）；
处理速度：连线测试（Trail Making Test，TMT-A/B）完成时间。
通过标准化评分计算认知年龄，与实际年龄对比。
结果分析：认知年龄差值：差值＞5 岁提示认知衰老加速，需警惕轻度认知障碍（MCI）。
亚型分析：若记忆测试得分显著低于注意力，提示阿尔茨海默病倾向。
临床结合
适用人群：50 岁以上人群、有痴呆家族史者、头部创伤史者。
应用场景：
作为痴呆筛查工具，联合 MRI（如海马体积测量）提高早期诊断率；
制定认知训练方案（如记忆游戏、正念练习），延缓认知衰退。
缺点：依赖主观认知测试或神经心理学评估，结果可能受个体状态（如疲劳、情绪）影响。
无法反映全身衰老情况，需结合其他生物年龄指标综合判断。
转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自阎影科学网博客。
链接地址：https://wap.sciencenet.cn/blog-3302154-1488528.html?mobile=1
收藏
