全球预期寿命迅速提升，衰老相关疾病患病率在60岁及以上人群每五年翻一番。让老年人活得长、活得好、活得有尊严，是我们老年医学的目标任务。寿而不康，失能失智，使中国与世界老年医学面临重大挑战！衰老与慢性病之间的联系促使人们对延缓衰老策略从基础到临床深入探究，以高效防治衰老相关疾病，使健康长寿美梦成真。
—— 刘幼硕教授
异质性大是衰老的主要特征之一。“同龄人”是指时序年龄相同，实际上其健康状态和死亡率迥异，换言之，同龄人的生物学年龄其实相距甚远。随着预期寿命的延长，个体出现有害的衰老相关表型（包括功能受损、疾病和半失能、失能）的机会也随之增加。老龄科学研究的目标不仅是更长的寿命，而且是更长的健康寿命。以生物学年龄补充时序年龄的不足，对于准确评估老年人的健康状态至关重要。本文将盘点2021年衰老/长寿标志物的研究进展。
衰老与衰老相关疾病死亡风险预测模型
过去几十年，已开发出多种遗传或非遗传指标以估计生物年龄。生物学年龄可使用表观遗传学方法进行评估。基于DNA甲基化的表观遗传学时钟，已被证明与年龄相关性疾病和死亡率相关。德国癌症研究中心临床流行病学和衰老研究部的研究人员在对9940名年龄在50-75岁的参与者进行长达17年的随访研究中，应用三种最常用的DNA甲基化算法（AgeAccelPheno、AgeAccelGrim和MRscore）联合衰弱指数评估及预测健康结局和死亡风险。该模型同样适用于癌症与心血管疾病的死亡风险预测。使用这些标记可预测全因和疾病特异性（如癌症、心血管疾病）死亡率的预测，有望成为量化衰老死亡风险的经济可行的方法。
（Comparative validation of three DNA methylation algorithms of ageing and a frailty index in relation to mortality: results from the ESTHER cohort study. EBioMedicine, 2021: 103686.）
血管衰老的预测模型
炎性衰老是热门的衰老的候选标志物，量化免疫系统的年龄有助于预测衰老相关疾病。美国巴克老龄化研究所与人工智能/老龄化数据中心应用多种组学技术，对1000多名健康老年人（包括百岁老人队列）随访9年，构建了与年龄相关的慢性炎症（iAge）模型。CXCL9是iAge模型的“最强贡献者”，该模型为衰弱和心血管衰老的机制研究，以及衰弱和心血管衰老的表型预测提供重要依据。
（An inflammatory aging clock (iAge) based on deep learning tracks multimorbidity, immunosenescence, frailty and cardiovascular aging. Nat Aging, 2021: 598-615.）
以血糖、血脂为主的健康寿命预测模型
血清生物标记物作为预测健康风险和健康衰老的重要工具，是当前的研究热点。瑞典卡罗林斯卡医学院的研究人员对12098名年龄在47岁~94岁的瑞典人进行了长达16年的随访研究，以评估临床血清生物标志物，包括空腹血糖（FBG）、糖化血红蛋白（HbA1c）、总胆固醇（TC）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、载脂蛋白A1(ApoA1)、载脂蛋白B(ApoB)、甘油三酯（TG）、C反应蛋白（CRP）及血红蛋白（Hb）与慢性疾病风险（即健康期结束的时间）之间的相关性。研究发现较高水平的HbA1c、FBG、CRP、TG与慢性疾病发病（健康期结束）显著相关。在所有对健康寿命具有不利影响的生物标志物中，HbA1c显示出最大的效应（HR 1.29，[95%CI 0.89-0.96]）。在所有有利于延长健康长寿的生物标志物中，HDL-C影响最大(HR 0.92，[95%CI 0.89-0.96])。FBG升高与慢性疾病的风险增加相关(HR 1.05，[95%CI 1.02-1.09])。较高的CRP与较低的死亡风险相关 (HR 0.91 [95% CI 0.87-0.95])。研究发现，血糖、血脂和炎症因子等的浓度可预测健康寿命和寿命；控制血糖是一个潜在的维持健康寿命的干预措施。该研究从发病率的角度以量化健康寿命，同时证明了血清生物标志物与健康寿命之间的关系。确定可干预的风险因素，对于预防慢性疾病的发生和保持老年人健康尤为重要。
（Clinical biomarkers and associations with healthspan and lifespan: Evidence from observational and genetic data. EBioMedicine, 2021: 103318.）
