【神经类】｜生物衰老的多维建模：在非痴呆老年人中整合步态、眼动、静息态功能连接及血浆生物标志物
Multidimensional modeling of biological aging: integrating gait, eye movement, rest-state functional connectivity, and plasma biomarkers in non-dementia older adults
由中南大学湘雅医院的罗世林教授团队在《The Journal of Prevention of Alzheimer's Disease》（IF=7.8）上发表的研究，首次将步态、眼动、静息态脑功能连接（rs-FC）和血浆生物标志物四类异质性数据相结合，构建了生物年龄预测模型。
【亮点】：
1、构建的生物年龄预测模型（整合步态、眼动、静息态功能连接及血浆生物标志物）显著优于任何单一模态的模型，凸显了多维度评估对捕捉衰老复杂性的价值；
2、血浆GFAP水平与年龄呈显著正相关，非痴呆老年人群中，GFAP作为神经炎症标志物，较NfL更能反映衰老相关的神经变化，其升高可能提示潜在的亚临床神经炎症；
3、在所有的单模态预测模型中，基于眼动特征（特别是前向扫视潜伏期）的模型预测性能最佳，表明基本的眼球运动参数是衰老高度敏感的指标；
4、该多维模型框架能够更精确地量化个体的生物年龄，为阿尔茨海默病等年龄相关疾病的早期风险分层、个性化预防和干预策略制定提供了潜在的实用工具。
【摘要】：
生物年龄的准确建模在风险分层、个体化预防及干预方案制定方面具有重要临床价值，有助于推动针对衰老及年龄相关疾病的主动式医疗。由于衰老具有多维特性，亟需稳健且具有可解释性的多模态方法。本研究纳入908例非痴呆老年人（>60岁），收集其步态、眼动、静息态功能连接（rs-FC）及血浆生物标志物［神经丝轻链（NfL）和胶质纤维酸性蛋白（GFAP）］数据。结果显示，14项步态特征、2项眼动特征、19项rs-FC特征以及血浆GFAP水平均与年龄显著相关（p<0.05）。在单一领域模型中，眼动特征表现出最强的预测性能（R²=0.606；MAE=3.060）。多模态联合模型则获得了显著更高的准确性（R²=0.814；MAE=1.902）。上述结果表明，整合生理、神经及生物标志物数据可显著提升生物年龄建模能力，为构建更全面的衰老评估框架及制定及时且有针对性的预防策略提供了支持。
【血浆GFAP和NfL水平测定】：
受试者静脉血采集于乙二胺四乙酸（EDTA）抗凝管中，并于采集后2 h内在4 ℃条件下以3000 rpm离心15 min。分离得到的血浆样本储存于−80 °C，且在实验前未经历任何冻融循环。NfL和GFAP采用全自动单分子检测仪（AST-Sc-Lite；AstraBio，中国苏州）按照厂家说明进行定量检测。检测所用GFAP和NfL试剂盒（R64040和R64060；AstraBio）均依据产品说明书进行操作。检测过程中对测量仪器进行了全面检查，并实施了质量控制。
