Metabolisches Alter: Eine Standardabweichung mehr erhöht das Sterberisiko um 50 Prozent

Die Bestimmung des biologischen Alters gewinnt in der Präventivmedizin zunehmend an Bedeutung. Ein Forschungsteam der Shanghai Jiao Tong University am dortigen Renji-Krankenhaus um Bu Jun und Qian Kun entwickelte computergestützte Methoden, um die metabolische Alterung präzise zu messen und das Risiko für chronische Erkrankungen frühzeitig vorherzusagen.

Die im Fachjournal Science Translational Medicine auf dem Titelblatt vorgestellten Ergebnisse basieren auf der Analyse des Plasma-Metaboloms von 18.476 Teilnehmern im Alter von 1 bis 96 Jahren aus sechs chinesischen Zentren. Über einen Nachbeobachtungszeitraum von rund sechs Jahren hinweg kombinierten die Wissenschaftler Hochdurchsatz-Festphasen-Massenspektrometrie mit KI-Ensemble-Lernen.

Metabolische Marker und das Sterberisiko

Im Rahmen der Untersuchungen identifizierten die Forschenden 56 altersassoziierte metabolische Merkmale. Daraus leiteten sie unter anderem die Kennzahl der Metabolom-Alter-Akzeleration (mAA) ab. Den Analysen zufolge geht ein Anstieg dieser Kennzahl um eine Standardabweichung mit einem um rund 50 Prozent höheren Risiko für die Gesamtmortalität einher.

Zudem zeigten sich deutliche Assoziationen mit chronischen Erkrankungen wie Hypertonie, Fettleber und Diabetes. Eine zweite Kennzahl, die sogenannte Altersabweichung, ermöglicht darüber hinaus Prognosen über das Auftreten von Multimorbidität sowie das individuelle Sterberisiko.

Blutbiomarker und zelluläre Alterungsmuster

Parallele Ansätze zur Erfassung des individuellen Alterns verfolgen Forschende in Europa. Joris Deelen vom Leiden University Medical Center stellte in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Biologie des Alterns auf der FAPESP Week Netherlands einen Score vor, der auf zehn Routine-Blutmarkern basiert.

Entwickelt wurde das Modell aus Analysen von mehr als 200 Blutsubstanzen bei 44.000 Freiwilligen aus zwölf europäischen Kohorten mit 5.500 erfassten Todesfällen über mehrere Jahre hinweg. Die Optimierung erfolgte in Kooperation mit der brasilianischen Albert Einstein Israelite Faculty und anhand niederländischer Populationsdaten.

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Ein höherer Wert steht dabei für eine bessere Gesundheit: Ein Anstieg um einen Punkt auf der invertierten Skala entsprach einer durchschnittlichen Verzögerung des ersten kardiometabolischen Ereignisses um 14 Jahre. Der Score sei zu 40 Prozent erblich bedingt und zu 60 Prozent von Umwelt- und Lebensstilfaktoren abhängig, wobei das Rauchen den größten negativen Effekt ausmachte.

Bei Personen mit unterdurchschnittlichem Ausgangswert senkten gezielte Interventionen wie Lebensstiländerungen und Krafttraining die Nüchterninsulin- sowie Triglyceridwerte. Dies ist vor allem relevant, da laut Studien rund 60 Prozent der über 65-Jährigen mit mindestens zwei chronischen Erkrankungen leben.

Auf zellulärer Ebene legte das CeMM in Wien mit dem in Nature Aging veröffentlichten Human Aging Endothelial Cell Atlas detaillierte Erkenntnisse vor. Anhand der Genaktivität von über 375.000 Einzelzellen aus 290 Proben und zwölf menschlichen Geweben aus 34 früheren Studien zeigte sich, dass Endothelzellen je nach Gefäßtyp unterschiedlich altern.

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In den Venen älterer Menschen waren weniger Gene für die Gefäßneubildung aktiv, zudem traten verstärkt Entzündungssignale und Hinweise auf zelluläre Seneszenz auf.

In Hautgefäßen älterer Menschen reicherte sich zudem das Protein YAP häufiger im Zellkern an. Da es sich um einen Vergleich von Menschen unterschiedlichen Alters ohne Längsschnittbegleitung handelte, lassen sich daraus derzeit noch keine konkreten Therapien ableiten.

Datennetzwerke und veränderte Leitlinien

Um kardiometabolische Früherkennung im klinischen Alltag nutzbar zu machen, entstehen zudem europäische Vernetzungsinitiativen. Das Institut für kardiovaskuläre Computer-assistierte Medizin am Deutschen Herzzentrum der Charité führt das europäische CHAIN-Projekt an.

Unter der Koordination der European Society of Cardiology kooperieren 53 Partner aus 20 Ländern, gefördert mit 20 Millionen Euro aus dem EU4Health-Programm über eine Laufzeit von drei Jahren.

Unter Leitung von Dr. Marcus Kelm bringt das Institut validierte Algorithmen zur Früherkennung von Rechtsherzinsuffizienz und Herzinsuffizienz mit erhaltener Ejektionsfraktion (HFpEF) ein; Prof. Titus Kühne fungiert als Partner für bildgebungsbasierte KI. Strukturierte Dokumentationen in Form sogenannter KI-Pässe sollen die Sicherheit und Leistungsfähigkeit der Modelle sicherstellen.

Diesen technologischen Wandel begleiten neue medizinische Richtlinien. Prof. Dirk Müller-Wieland aus Aachen betonte mit Blick auf europäische und US-amerikanische Leitlinien zum kardiovaskulär-renalen-metabolischen Syndrom (CKM-Syndrom) einen grundlegenden Paradigmenwechsel: Statt isolierter Organe oder Laborwerte rücken das individuelle Gesamtrisiko, Komorbiditäten und eine interdisziplinäre Betreuung in den Mittelpunkt, um eine frühere Prävention zu ermöglichen.