I tuoi organi invecchiano a velocità diverse, e gli orologi biologici di cuore e reni predicono il rischio cardiovascolare meglio della tua data di nascita

L'età è il principale fattore di rischio per le malattie cardiache e la neurodegenerazione, eppure persone della stessa età differiscono molto nella velocità del declino. La maggior parte degli orologi dell'invecchiamento fornisce un unico numero per l'intero organismo. Studi sugli animali e i primi studi sull'uomo suggeriscono che, all'interno della stessa persona, gli organi possano invecchiare a ritmi diversi. In tal caso, un singolo numero potrebbe nascondere l'organo che sta realmente determinando il rischio. Questo studio si chiede come l'invecchiamento vari tra i diversi sistemi di organi nelle stesse persone e se gli orologi specifici per organo siano collegati a esposizioni modificabili e a future malattie.

L'analisi ha utilizzato il Taizhou Imaging Study, una coorte comunitaria di Taixing, in Cina. Ha incluso 904 adulti di età compresa tra 55 e 65 anni (403 uomini, 501 donne) privi di demenza, ictus, cancro, disturbi psichiatrici e gravi malattie del fegato o dei reni. Il gruppo di ricerca ha raccolto 514 fenotipi in 12 categorie: risonanza magnetica cerebrale (153 caratteristiche), test cognitivi, biochimica del sangue, metagenomica intestinale (123 specie), metabolomica NMR (178 caratteristiche), densità minerale ossea, antropometria, identificazione degli odori, andatura, pressione arteriosa, ecografia arteriosa ed ECG. Con un follow-up mediano di sei anni, 704 partecipanti sono stati mantenuti nelle analisi longitudinali.

Per cogliere i tratti correlati, gli autori hanno costruito una rete di fenotipi a partire da correlazioni parziali corrette per età e sesso. Hanno poi usato il rilevamento di comunità di Louvain, verificato con Leiden, Infomap e Walktrap, per definire fenotipi compositi. Ne sono esempi un modulo cardiovascolare (rigidità arteriosa, pressione arteriosa, misure ECG) e un modulo della densità ossea. Gli orologi basati su support vector machine sono stati addestrati separatamente negli uomini e nelle donne con validazione incrociata a 10 fold. Gli obiettivi erano l'età cronologica per il sistema cardiovascolare, le ossa, i reni, il metabolismo, l'intestino, il cervello, la cognizione e l'intero organismo. Gli scarti di età (age gap) erano i residui della regressione dell'età predetta sull'età cronologica.

I fenotipi compositi, compresi i moduli cardiovascolare e osseo, cambiavano con l'età e funzionavano come variabili degli orologi. I ritmi di invecchiamento degli organi erano collegati, ma debolmente (correlazioni inferiori a 0,25), il che indica una notevole eterogeneità dell'invecchiamento. L'invecchiamento cerebrale accelerato ha mediato il 12,46% (IC 95% 4,37%-24,44%) del legame tra fumo e peggiore identificazione degli odori. L'invecchiamento renale accelerato ha mediato il 6,94% (IC 95% 1,08%-18,63%). Con l'aumentare dei fattori di rischio metabolico (ipertensione, iperlipidemia, diabete), l'invecchiamento accelerato si estendeva dal sistema cardiovascolare ai reni e al cervello.

Le età biologiche cardiovascolare, ossea, metabolica, cerebrale e dell'intero organismo erano associate a futuri eventi cardiovascolari più strettamente dell'età cronologica. Ciò supporta l'idea che gli orologi a livello di organo aggiungano informazioni rispetto a un punteggio unico. In futuro potrebbero aiutare a individuare quale organo trattare, ad esempio la salute vascolare e renale nelle persone con rischio metabolico aggregato.

Valgono diverse avvertenze. La coorte è una singola popolazione rurale cinese di età compresa tra 55 e 65 anni, quindi gli orologi potrebbero non essere trasferibili ad altri gruppi. La dimensione del campione variava a seconda della modalità (il microbiota intestinale comprendeva solo 656 partecipanti ed è stato escluso dall'orologio dell'intero organismo). Il punteggio del sonno era un composito pragmatico e non validato, e l'anamnesi mestruale era un'autosegnalazione retrospettiva. I risultati della mediazione si basano su dati osservazionali e non possono dimostrare un nesso di causalità. Il testo fornito era troncato prima dei risultati completi, quindi dettagli come il numero di eventi e le dimensioni dell'effetto per la previsione cardiovascolare non sono riportati qui.