RUSS-AGE: протокол исследования для создания российских калькуляторов биологического возраста

Обоснование (актуальность). Продолжительность жизни увеличивается во  всем мире. Однако хронологический возраст не является лучшим показателем здоровья. Для более точной оценки состояния организма в процессе жизни в целом и старения в частности и для определения возможных точек геропротективного вмешательства необходим специально предназначенный для этих целей инструмент. Таким инструментом может стать калькулятор биологического возраста, который на основании различных биомаркеров поможет проанализировать степень функциональной сохранности организма.

Цель. Многие существующие калькуляторы биологического возраста ограничены небольшим количеством параметров для анализа и чувствительностью к использованию в определенной популяции. Масштабных исследований для создания математической модели расчета биологического возраста на базе российской популяции ранее не проводилось. В 2022 году стартовало исследование RUSS-AGE, цель которого — создать биохимический, когнитивный и  микробиотический калькуляторы биологического возраста и  определить возможные точки геропротективных вмешательств.

Материалы и методы. В исследование запланировано набрать не менее 3500 участников и проанализировать более сотни биомаркеров, собранных на основании лабораторных анализов, анкетирования, нейрокогнитивного и функционального тестирования, сбора антропометрических и физикальных показателей.

Результаты. В настоящее время набор участников осуществляется при поддержке государственного гранта в рамках программы «Приоритет 2030». К ноябрю 2023 года в исследование было включено 510 участников.

Заключение. Запланирована дальнейшая статистическая обработка полученной информации и разработка прототипов калькуляторов биологического возраста.

1. GBD 2019 Ageing Collaborators. Global, regional, and national burden of diseases and injuries for adults 70 years and older: systematic analysis for the Global Burden of Disease 2019 Study. BMJ. 2022 Mar 10;376:e068208. DOI: 10.1136/bmj-2021-068208. PMID: 35273014; PMCID: PMC9316948

2. Moqri M., Herzog C., Poganik J.R.; Biomarkers of Aging Consortium; Justice J., Belsky D.W., Higgins-Chen A., Moskalev A., Fuellen G., Cohen A.A., Bautmans I., Widschwendter M., Ding J., Fleming A., Mannick J., Han J.J., Zhavoronkov A., Barzilai N., Kaeberlein M., Cummings S., Kennedy B.K., Ferrucci L., Horvath S., Verdin E., Maier A.B., Snyder M.P., Sebastiano V., Gladyshev V.N. Biomarkers of aging for the identification and evaluation of longevity interventions. Cell. 2023 Aug 31;186(18):3758-3775. DOI: 10.1016/j.cell.2023.08.003. PMID: 37657418

3. López-Otín C., Blasco M.A., Partridge L., Serrano M., Kroemer G. Hallmarks of aging: An expanding universe. Cell. 2023 Jan 19;186(2):243-278. DOI: 10.1016/j.cell.2022.11.001. Epub 2023 Jan 3. PMID: 36599349

4. Campisi J., Kapahi P., Lithgow G.J., Melov S., Newman J.C., Verdin E. From discoveries in ageing research to therapeutics for healthy ageing. Nature. 2019 Jul;571(7764):183-192. DOI: 10.1038/s41586-019-1365-2. Epub 2019 Jul 10. PMID: 31292558; PMCID: PMC7205183

5. Zhang L., Pitcher L.E., Prahalad V., Niedernhofer L.J., Robbins P.D. Targeting cellular senescence with senotherapeutics: senolytics and senomorphics. FEBS J. 2023 Mar;290(5):1362-1383. DOI: 10.1111/febs.16350. Epub 2022 Feb 1. PMID: 35015337

6. Benhamú B., Martín-Fontecha M., Vázquez-Villa H., LópezRodríguez M.L., Ortega-Gutiérrez S. New Trends in Aging Drug Discovery. Biomedicines. 2022 Aug 18;10(8):2006. DOI: 10.3390/biomedicines10082006. PMID: 36009552; PMCID: PMC9405986

7. Lagoumtzi S.M., Chondrogianni N. Senolytics and senomorphics: Natural and synthetic therapeutics in the treatment of aging and chronic diseases. Free Radic Biol Med. 2021 Aug 1;171:169-190. DOI: 10.1016/j.freeradbiomed.2021.05.003. Epub 2021 May 12. PMID: 33989756

8. Gandek B., Ware J.E., Aaronson N.K., Apolone G., Bjorner J.B., Brazier J.E., Bullinger M., Kaasa S., Leplege A., Prieto L., Sullivan M. Cross-validation of item selection and scoring for the SF-12 Health Survey in nine countries: results from the IQOLA Project. International Quality of Life Assessment. J Clin Epidemiol. 1998 Nov;51(11):1171-8. DOI: 10.1016/s0895-4356(98)00109-7. PMID: 9817135

9. Принципы и методы исследования качества жизни в медицине: учебное пособие для врачей-специалистов, клинических ординаторов, слушателей циклов повышения квалификации и профессиональной подготовки / С.В. Бондарчук, Т.И. Ионова, В.И. Один [и др.]; Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова, Межнациональный центр исследования качества жизни. — Санкт-Петербург : Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова, 2020. — 102 с. — ISBN 978-5-94277- 073-5. — EDN WIXHCH

10. Морозова М.А., Потанин С.С., Бениашвили А.Г., Бурминский Д.С., Лепилкина Т.А., Рупчев Г.Е., Кибитов А.А. Валидация русскоязычной версии Госпитальной шкалы тревоги и депрессии в общей популяции. Профилактическая медицина. 2023;26(4):7-14. https://doi.org/10.17116/profmed2023260417

11. Bastien C.H., Vallières A., Morin C.M. Validation of the Insomnia Severity Index as an outcome measure for insomnia research. Sleep Med. 2001 Jul;2(4):297-307. DOI: 10.1016/s1389- 9457(00)00065-4. PMID: 11438246

12. Ткачева О.Н., Котовская Ю.В., Рунихина Н.К., Фролова Е.В., Наумов А.В., Воробьева Н.М., Остапенко В.С., Мхитарян Э.А., Шарашкина Н.В., Тюхменев Е.А., Переверзев А.П., Дудинская Е.Н. Клинические рекомендации «Старческая астения». Российский журнал гериатрической медицины. 2020;(1):11-46. https://doi.org/10.37586/2686-8636-1-2020-11-46

13. Kiely K.M., Butterworth P., Watson N., Wooden M. The Symbol Digit Modalities Test: Normative data from a large nationally representative sample of Australians. Arch Clin Neuropsychol. 2014 Dec;29(8):767-75. DOI: 10.1093/arclin/acu055. Epub 2014 Oct 28. PMID: 25352087

14. Tombaugh T.N. Trail Making Test A and B: normative data stratified by age and education. Arch Clin Neuropsychol. 2004 Mar;19(2):203-14. DOI: 10.1016/S0887-6177(03)00039-8. PMID: 15010086

15. Reitan R.M. (1958). Validity of the Trail Making Test as an indicator of organic brain damage. Perceptual and Motor Skills, 8, 271–276. https://doi.org/10.2466/PMS.8.7.271-276

16. Stroop J.R. (1935). Studies of Interference in Serial Verbal Reactions. Journal of Experimental Psychology, 18, 643-662. https://doi.org/10.1037/h0054651

17. https://mocacognition.com/

18. Nasreddine Z.S., Phillips N.A., Bédirian V., Charbonneau S., Whitehead V., Collin I., Cummings J.L., Chertkow H. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc. 2005 Apr;53(4):695-9. DOI: 10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x. Erratum in: J Am Geriatr Soc. 2019 Sep;67(9):1991. PMID: 15817019.

19. Folstein M.F., Folstein S.E., McHugh P.R. «Mini-mental state». A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J Psychiatr Res. 1975 Nov;12(3):189-98. DOI: 10.1016/0022-3956(75)90026-6. PMID: 1202204.

20. Aging Biomarker Consortium; Bao H., Cao J., Chen M., Chen M., Chen W., Chen X., Chen Y., Chen Y., Chen Y., Chen Z., Chhetri J.K., Ding Y., Feng J., Guo J., Guo M., He C., Jia Y., Jiang H., Jing Y., Li D., Li J., Li J., Liang Q., Liang R., Liu F., Liu X., Liu Z., Luo O.J., Lv J., Ma J., Mao K., Nie J., Qiao X., Sun X., Tang X., Wang J., Wang Q., Wang S., Wang X., Wang Y., Wang Y., Wu R., Xia K., Xiao F.H., Xu L., Xu Y., Yan H., Yang L., Yang R., Yang Y., Ying Y., Zhang L., Zhang W., Zhang W., Zhang X., Zhang Z., Zhou M., Zhou R., Zhu Q., Zhu Z., Cao F., Cao Z., Chan P., Chen C., Chen G., Chen H.Z., Chen J., Ci W., Ding B.S., Ding Q., Gao F., Han J.J., Huang K., Ju Z., Kong Q.P., Li J., Li J., Li X., Liu B., Liu F., Liu L., Liu Q., Liu Q., Liu X., Liu Y., Luo X., Ma S., Ma X., Mao Z., Nie J., Peng Y., Qu J., Ren J., Ren R., Song M., Songyang Z., Sun Y.E., Sun Y., Tian M., Wang S., Wang S., Wang X., Wang X., Wang Y.J., Wang Y., Wong C.C.L., Xiang A.P., Xiao Y., Xie Z., Xu D., Ye J., Yue R., Zhang C., Zhang H., Zhang L., Zhang W., Zhang Y., Zhang Y.W., Zhang Z., Zhao T., Zhao Y., Zhu D., Zou W., Pei G., Liu G.H. Biomarkers of aging. Sci China Life Sci. 2023 May;66(5):893-1066. DOI: 10.1007/s11427-023-2305-0. Epub 2023 Apr 11. PMID: 37076725; PMCID: PMC10115486.

21. Lin Y.H., Jen M.H., Chien K.L. Association between lifecourse socioeconomic position and inflammatory biomarkers in older age: a nationally representative cohort study in Taiwan. BMC Geriatr. 2017 Sep 2;17(1):201. DOI: 10.1186/s12877-017-0598-x. PMID: 28865434; PMCID: PMC5581430.

22. Fiorito G., McCrory C., Robinson O., Carmeli C., OchoaRosales C., Zhang Y., Colicino E., Dugué P.A., Artaud F., McKay G.J., Jeong A., Mishra P.P., Nøst T.H., Krogh V., Panico S., Sacerdote C., Tumino R., Palli D., Matullo G., Guarrera S., Gandini M., Bochud M., Dermitzakis E., Muka T., Schwartz J., Vokonas P.S., Just A., Hodge A.M., Giles G.G., Southey M.C., Hurme M.A., Young I., McKnight A.J., Kunze S., Waldenberger M., Peters A., Schwettmann L., Lund E., Baccarelli A., Milne R.L., Kenny R.A., Elbaz A., Brenner H., Kee F., Voortman T., Probst-Hensch N., Lehtimäki T., Elliot P., Stringhini S., Vineis P., Polidoro S.; BIOS Consortium; Lifepath consortium. Socioeconomic position, lifestyle habits and biomarkers of epigenetic aging: a multi-cohort analysis. Aging (Albany NY). 2019 Apr 14;11(7):2045-2070. DOI: 10.18632/aging.101900. PMID: 31009935; PMCID: PMC6503871.

23. Steptoe A., Zaninotto P. Lower socioeconomic status and the acceleration of aging: An outcome-wide analysis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020 Jun 30;117(26):14911-14917. DOI: 10.1073/pnas.1915741117. Epub 2020 Jun 15. PMID: 32541023; PMCID: PMC7334539.