一种基于步数可扩展的生物年龄预测模型：MoveIt! Age在社区居住的成年人及老年康复住院患者中的开发与验证

《GeroScience》：A scalable step count-based predictor of biological age: development and validation of MoveIt! Age in community-dwelling adults and geriatric rehabilitation inpatients

　　生物年龄预测方法MoveIt! Age基于可穿戴设备步数数据，无需侵入性检测。通过NHANES数据训练，其预测 chronological age的r=0.97，在荷兰和澳大利亚两个队列验证中，Delta age与死亡率、肌肉NAD+水平及身体机能相关更强。

　　

摘要

测量生物年龄通常需要侵入性和成本较高的程序。为了解决这个问题，开发了MoveIt! Age Score：这是一种简单、可扩展且易于解释的衰老评估工具，它仅使用可穿戴设备收集的步数数据来预测生物年龄。MoveIt! Age 是基于美国国家健康与营养调查（NHANES）中的步数数据训练而来的，该模型结合了实际年龄、最大步数以及步数变化程度来预测 PhenoAge，即一种基于血液生化指标的生物年龄评分。MoveIt! Age 的性能在两个独立的研究队列中进行了评估：一是“老年人线粒体和肌肉健康研究”（MitoHealth；n=55，来自荷兰的健康年轻人或老年人）；二是“急性疾病患者的康复研究”（RESORT；n=145，来自澳大利亚的老年康复住院患者）。在 RESORT 研究中，MoveIt! Age 与 SenoClock-BloodAge 和 PhenoAge（两种基于血液学指标的衰老评估方法）进行了比较。Delta age 是预测的生物年龄与实际年龄的差值。在 NHANES 测试数据集中，MoveIt! Age 对实际年龄的预测准确率很高（r=0.97，RMSE=5.4年），并且其与死亡率的关联比 PhenoAge 更显著。在 MitoHealth 研究中，MoveIt! Age 能够区分正常健康老年人、健康状况受损的老年人，其结果与肌肉中 NAD⁺ 水平的关联更为显著（r=?0.37，p=0.023），而与实际年龄的关联则不那么明显（p=0.416）。与其他衰老评估方法相比，MoveIt! Age 与身体功能指标（包括虚弱程度、握力以及功能表现）的关联更为紧密。这些发现表明 MoveIt! Age 是一种实用的工具，可以在临床和社区环境中帮助人们了解生物年龄。

测量生物年龄通常需要侵入性和成本较高的程序。为了解决这个问题，开发了 MoveIt! Age Score：这是一种简单、可扩展且易于解释的衰老评估工具，它仅使用可穿戴设备收集的步数数据来预测生物年龄。MoveIt! Age 是基于美国国家健康与营养调查（NHANES）中的步数数据训练而来的，该模型结合了实际年龄、最大步数以及步数变化程度来预测 PhenoAge，即一种基于血液生化指标的生物年龄评分。MoveIt! Age 的性能在两个独立的研究队列中进行了评估：一是“老年人线粒体和肌肉健康研究”（MitoHealth；n=55，来自荷兰的健康年轻人或老年人）；二是“急性疾病患者的康复研究”（RESORT；n=145，来自澳大利亚的老年康复住院患者）。在 RESORT 研究中，MoveIt! Age 与 SenoClock-BloodAge 和 PhenoAge（两种基于血液学指标的衰老评估方法）进行了比较。Delta age 是预测的生物年龄与实际年龄的差值。在 NHANES 测试数据集中，MoveIt! Age 对实际年龄的预测准确率很高（r=0.97，RMSE=5.4年），并且其与死亡率的关联比 PhenoAge 更显著。在 MitoHealth 研究中，MoveIt! Age 能够区分正常健康老年人、健康状况受损的老年人，其结果与肌肉中 NAD⁺ 水平的关联更为显著（r=?0.37，p=0.023），而与实际年龄的关联则不那么明显（p=0.416）。与其他衰老评估方法相比，MoveIt! Age 与身体功能指标（包括虚弱程度、握力以及功能表现）的关联更为紧密。这些发现表明 MoveIt! Age 是一种实用的工具，可以在临床和社区环境中帮助人们了解生物年龄。