文章摘要
宋树摇,毋之钰,孙点剑一,余灿清,吕筠,李立明,庞元捷.器官系统特异性生物学年龄研究进展[J].中华流行病学杂志,2024,45(12):1751-1760
器官系统特异性生物学年龄研究进展
Recent advances in organ-system-specific biological age
收稿日期:2024-06-26  出版日期:2024-12-16
DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20240626-00379
中文关键词: 生物学年龄  衰老  器官系统
英文关键词: Biological age  Aging  Organ systems
基金项目:国家重点研发计划(2023YFC3606300);国家自然科学基金(82304223,82192901,82192904,82192900)
作者单位E-mail
宋树摇 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191  
毋之钰 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191  
孙点剑一 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学), 北京 100191 
 
余灿清 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学), 北京 100191 
 
吕筠 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学), 北京 100191
血管稳态与重构全国重点实验室, 北京 100191 
 
李立明 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学), 北京 100191 
 
庞元捷 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系, 北京 100191
北京大学公众健康与重大疫情防控战略研究中心, 北京 100191
重大疾病流行病学教育部重点实验室(北京大学), 北京 100191 
ypang@bjmu.edu.cn 
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中文摘要:
      生物学年龄可实现对衰老程度的精准评估,预测年龄相关疾病风险,推动“健康老龄化”的实现。近年来,研究者基于问卷调查信息、体格检查指标、临床生化、影像检查和多组学等数据,以实足年龄或衰老相关结局(如死亡)为训练表型,构建第一、二代器官系统特异性生物学年龄,探究器官系统的衰老特异性。本文简要回顾生物学年龄的构建方法,详细介绍器官系统特异性生物学年龄研究进展及其全基因组关联研究(GWAS)进展。既往研究构建方法主要是第一代生物学年龄,以实足年龄为训练表型。器官系统特异性生物学年龄有助于精准预测相应器官系统疾病风险。本文提出展望,利用第二代生物学年龄方法构建器官系统特异性生物学年龄,利用GWAS方法与孟德尔随机化研究方法探索器官系统特异性衰老进程,为器官系统特异性生物学年龄的临床应用提供理论基础。
英文摘要:
      Biological age (BA) is a marker to accurately assess aging, facilitating the prediction of age-related diseases and promoting healthy aging. In recent years, first- and second-generation organ-system-specific BA has been developed using chronological age (CA) or aging-related outcomes (mortality) as training phenotypes and data from questionnaires, physical examinations, clinical biochemistry, imaging, and multi-omics to investigate the specificity of organ systems aging. Here, we review the methodologies for constructing BA, current efforts to assess organ system-specific BA, and related genome-wide association studies (GWAS). Previous studies predominantly used the first-generation BA method, using CA as training phenotypes. Organ-system-specific BA can accurately predict the disease risk of corresponding organ systems. We propose the development of organ system-specific BA through second-generation BA models and conducting GWAS and Mendelian randomization studies to explore organ system-specific aging processes, which will provide a theoretical foundation for the clinical application of organ system-specific BA.
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