Разработка и валидация нового индекса риска старения на основе нутриентов с использованием интерпретируемого машинного обучения: результаты двух популяционных исследований

Введение: Старение населения становится всё более выраженным. Несмотря на связь различных пищевых факторов со старением у пожилых людей, до сих пор не было разработано показателя питания, специально связанного с фенотипическим старением.

Методы: Использованы данные Guangzhou Biobank Cohort Study (GBCS) и National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Для разработки и валидации индекса питания, связанного со старением, применяли интерпретируемые методы машинного обучения: адаптивную эластичную сеть (AENET), экстремальный градиентный бустинг (XGBoost) и случайный лес для анализа выживаемости (RSF) в сочетании с аддитивными объяснениями Шепли (SHAP). Ускоренное старение определяли как остаток регрессионной модели фенотипического возраста в зависимости от хронологического возраста; значения выше 0 указывали на ускоренное старение.

Результаты: В GBCS среди 9512 участников средний фенотипический возраст составлял 58,8 года (стандартное отклонение — 9,2). На основе нутриентов и фенотипического возраста был разработан индекс пищевого риска старения (DARI); медиана (межквартильный размах) составила 0,03 (0,01–0,06). За средний период наблюдения 16,1 года более высокие значения DARI после поправки на 12 потенциальных смешивающих факторов были связаны с более старшим фенотипическим возрастом (β = 0,08 года; 95% ДИ 0,06–0,10), повышенными шансами ускоренного старения (отношение шансов 1,63; 95% ДИ 1,38–1,93) и повышенным риском смерти от всех причин (отношение рисков 1,10; 95% ДИ 1,04–1,17). Связь с общей смертностью была более выражена у нынешних курильщиков (отношение рисков 1,29; 95% ДИ 1,12–1,50). В NHANES более высокие значения DARI были связаны с более низким уровнем α-Klotho (β = −0,020 пг/мл; 95% ДИ от −0,036 до −0,004).

Выводы: С помощью методов машинного обучения разработан и валидирован индекс пищевого риска старения, позволяющий комплексно оценивать влияние нескольких нутриентов на фенотипическое старение. Для применения индекса в популяционных исследованиях создан онлайн-инструмент.