Простий метод оцінки темпу старіння для скринінгу здоров’я населення
pdf

Як цитувати

Pisaruk, A., Khalangot, M., Kravchenko, V., Pisaruk, L., & Guryanov, V. (2021). Простий метод оцінки темпу старіння для скринінгу здоров’я населення. Ендокринологія, 26(2), 128-136. https://doi.org/10.31793/1680-1466.2021.26-2.128

Анотація

Старіння сприяє розвитку низки захворювань, зокрема серцево-судинних захворювань та цукрового діабету (ЦД) 2-го типу. Люди, які прискорено старіють, мають високий ризик розвитку асоційованої з віком патології. Для оцінки темпу старіння використовується розрахунок біологічного віку (БВ). БВ може як збігатися з хронологічним віком (ХВ), і в цьому випадку процес старіння оцінюється як нормальний, фізіологічний, так і значно перевищувати ХВ. В останньому випадку старіння оцінюється як прискорене. Мета роботи полягала в розробці простого методу оцінки темпу старіння для скринінгу здоров’я населення. Матеріал і методи. Обстежено 165 практично здорових людей віком від 18 до 87 років та 178 осіб із гіперглікемією. Критеріями включення в групу осіб із гіперглікемією був рівень глюкози плазми крові натщесерце 6,1 ммоль/л та вище або 2-х годинна глюкоза 7,8 ммоль/л та вище при проведенні стандартного тесту толерантності до глюкози. Побудова моделі розрахунку БВ проводилася на вибірці 165 практично здорових людей, які мали рівень глюкози натщесерце нижче 6,1 ммоль/л, та рівень 2-х годинної глюкози нижче 7,8 ммоль/л. Вік у вибірці від 18 років до 87 років, середній вік — 55 років, міжквартильний інтервал (35,8-65,3 року). У вибірку включено 43 чоловіки та 122 жінки. Всім включеним у дослідження людям проводилося вимірювання антропометричних показників, артеріального тиску і виконувався стандартний тест толерантності до глюкози. Формула розрахунку біологічного віку отримана методом покрокової множинної регресії. Результати. Розрахунок БВ у здорових людей за отриманою нами формулою показав, що стандартна прогностична помилка становить 11,1 років. Встановлено, що підвищення рівня глюкози пов’язано із підвищеним темпом старіння в молодому та середньому віці, тоді як після 60-и років вплив гіперглікемії на швидкість старіння зникає. Висновок. Розроблений нами спосіб оцінки темпу старіння має досить високу точність і може бути застосований для оцінки ризику розвитку асоційованої з віком патології при скринінгових обстеженнях населення.

https://doi.org/10.31793/1680-1466.2021.26-2.128
pdf

Посилання

Коркушко ОB, Шатило ВБ. Ускоренное старение и его профилактика. Буковинський медичний вісник. 2009;13(4):153-8 (Korkushko OV, Shatilo VB. Accelerated aging and its prevention. Bukovynian Medical Bulletin. 2009;13(4):153-8. Russian).

Крутько ВН, Донцов ВИ, Захарьящева ОВ, Кузнецов ИА, Мамиконова ОА, Пырву ВВ и др. Биологический возраст как показатель уровня здоровья, старения и экологического благополучия человека. Авиакосмическая и экологическая медицина. 2014;48(3):12-9. (Krutko VN, Dontsov VI, Zakharayshcheva OV, Kuznetsov IA, Mamikonova OA, Pyrvu VV, et al. Biological age as an index of human health level, aging and ecological well-being. Aerospace and

Environmental Medicine. 2014;48(3):12-9. Russian).

Cevenini E, Invidia L, Lescai F, Salvioli S, Tieri P, Castellani G, et al. Human models of aging and longevity. Expert Opin Biol Ther. 2008 Sep;8(9):1393-405.

Mitnitski AB, Graham JE, Mogilner AJ, Rockwood K. Frailty, fitness and late-life mortality in relation to chronological and biological age. BMC Geriatr. 2002 Feb 27;2:1.

Salthouse T. Aging and measures of processing speed. Biol Psychol. 2000 Oct;54(1):35-54.

Morgan E. Modeling the rate of senescence: can estimated biological age predict mortality more accurately than chronological age? J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2013 Jun;68(6):667-74.

Han T, Lean M. Metabolic syndrome. Medicine. 2015;43(2):80-7.

Халангот НД, Кравченко ВІ, Писаренко ЮМ, Охріменко НВ, Лерман НГ, Ковтун ВА. Дослідження поширеності цукрового діабету, порушеної регуляції глюкози та антропометричні фактори ризику їх розвитку в мешканців літнього віку сільської місцевості України. Попередні дані. Ендокринологія. 2014;19(2):119-25 (Khalangot MD, Kravchenko VI, Pysarenko YM, Okhrimenko NV, Lerman NG, Kovtun VA. Prevalence of Diabetes Mellitus, Impaired Glucose Regulation, and their anthropometric risk factors in elderly residents of rural Ukraine. Preliminary data. Endokrynologia. 2014;19(2):119-25. Ukrainian).

Belsky DW, Caspi A, Houts R, Cohen HJ, Corcoran DL, Danese A, et al. Quantification of biological aging in young adults. Proc Natl Acad Sci. 2015 Jul 28;30(112): E4104-10.

Bürkle A, Moreno-Villanueva M, Bernhard J, Blasco M, Zondag G, Hoeijmakers J, et al. MARK-AGE biomarkers of ageing. Mech Ageing Dev. 2015 Nov;151:2-12.

Cardoso AL, Fernandes A, Aguilar-Pimentel JA, de Angelis MH, Guedes JR, Brito MA, et al. Towards frailty biomarkers: Candidates from genes and pathways regulated in aging and age-related diseases. Ageing Res Rev. 2018 Nov;47:214-77.

Moreno-Villanueva M, Capri M, Breusing N, Siepelmeyer A, Sevini F, Ghezzo A, et al. MARK-AGE standard operating procedures (SOPs): A successful effort. Mech Ageing Dev. 2015 Nov;151:18-25.

Коркушко ОВ, Писарук АВ, Чижова ВП. Оценка метаболического возраста человека с помощью регрессионного и нейросетевого анализа. Запорожский медицинский журнал. 2021;23(1):60-4 (Korkushko OV, Pisaruk AV, Chyzhova VP. Estimation of human metabolic age using regression and neural network. Zaporozhye medical journal. 2021;23(1):60-4).

Caballero FF, Soulis G, Engchuan W, Sánchez-Niubó A, Arndt H, Ayuso-Mateos JL, et al. Advanced analytical methodologies for measuring healthy ageing and its determinants, using factor analysis and machine learning techniques: the ATHLOS project. Sci Rep. 2017 Mar 10;7,43955.

Krøll J, Saxtrup O. On the use of regression analysis for the estimation of human biological age. Biogerontology. 2000;1(4):363-8.