循環血液バイオマーカーを用いた生物学的年齢の推定

Biological age estimation using circulating blood biomarkers.

抄録

生物学的年齢は、年代測定よりも生理学的な劣化を捉えやすく、介入しやすい。血液ベースのバイオマーカーは、生物学的年齢推定に適した候補として同定されている。本研究では、機械学習モデルとUK Biobank（n=306,116）から入手可能な60の循環血液バイオマーカーの特徴セットを用いて、生物学的年齢推定を改善することを目的とする。我々は、死亡リスクを予測するために、25の選択されたバイオマーカーを用いたElastic-Net由来のCoxモデル（C-Index = 0.778; 95% CI [0.767-0.788]）を実装し、これは、よく知られた血液バイオマーカーベースのPhenoAgeモデル（C-Index = 0.750; 95% CI [0.739-0.761]）を凌駕し、予測値の11%相対的増加を表す0.028のC-Indexリフトを提供する。重要なことは、バイオマーカーの少ない一般的な臨床検査パネルを、インピュテーションとバイオマーカーのフルセットから導き出されたモデルとともに使用しても、利用可能なバイオマーカーで達成可能な理論的最大値から予測精度を実質的に低下させないことである。生物学的年齢は、個人の死亡リスクに対応する同性集団内の相当年齢として推定される。その値は、個人の年代よりも20歳若い値から20歳高い値まであり、血液マーカーに含まれる加齢シグナルの大きさが明らかになった。このように、われわれは、生物学的年齢の改善された尺度を推定する実用的でコスト効率のよい方法を実証した。

Biological age captures physiological deterioration better than chronological age and is amenable to interventions. Blood-based biomarkers have been identified as suitable candidates for biological age estimation. This study aims to improve biological age estimation using machine learning models and a feature-set of 60 circulating biomarkers available from the UK Biobank (n = 306,116). We implement an Elastic-Net derived Cox model with 25 selected biomarkers to predict mortality risk (C-Index = 0.778; 95% CI [0.767-0.788]), which outperforms the well-known blood-biomarker based PhenoAge model (C-Index = 0.750; 95% CI [0.739-0.761]), providing a C-Index lift of 0.028 representing an 11% relative increase in predictive value. Importantly, we then show that using common clinical assay panels, with few biomarkers, alongside imputation and the model derived on the full set of biomarkers, does not substantially degrade predictive accuracy from the theoretical maximum achievable for the available biomarkers. Biological age is estimated as the equivalent age within the same-sex population which corresponds to an individual's mortality risk. Values ranged between 20-years younger and 20-years older than individuals' chronological age, exposing the magnitude of ageing signals contained in blood markers. Thus, we demonstrate a practical and cost-efficient method of estimating an improved measure of Biological Age, available to the general population.