임상 지표들을 이용한 생체 나이 추정

The Prediction of the Biological Age Using Clinical Parameters

연구 배경: 임상에서 쉽게 측정할 수 있는 임상 지표들과 연대적 연령과의 연관성을 알아보고자 하였다. 또한 임상 지표들을 신체, 생화학 및 호르몬 지표로 구분하여 생체 나이 추정에 있어 미치는 영향과 이에 따른 최적의 생체 나이 모델을 개발하고자 하였다. 방법: 경기도 소재 모 대학병원 건강 증진 센터에서 1999년 1월부터 2003년 12월까지 일반 종합 건진을 시행한, 40세 이상 남녀 3,574명(남자는 1,301명, 여성은 2,273명, 연령범위: 40～88세)을 대상으로 신체, 생화학, 호르몬 임상 지표들을 검사하였다. 각 임상 지표들과 연령과의 상관 관계를 조사하였고 다중 회귀 분석을 통하여 전체 및 각각의 생체 나이 모델을 추정하였다. 결과: 남성의 전체, 신체, 생화학, 및 호르몬 임상 지표들에 따른 최적의 생체 나이 모델에는 각각 15, 7, 5, 4개의 변수가 포함되었고(R²'s= 0.62, 0.38, 0.33, 0.36). 여성에서는 각각 14, 6, 8, 3개의 변수가 포함되었다(R²'s= 0.66, 0.40, 0.42, 0.37). 결론: 본 연구에서 제시된 생체 나이 모델은 임상에서 쉽게 시행할 수 있는 검사 혹은 일반 종합 건진의 검사 결과를 이용하여 객관적인 생체 나이 추정이 가능하기에 개인의 노화 정도와 건강상태를 추정하는 임상 보조 수단으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.

Background: Biological age is the objective assessment of a person's health status and may be used to investigate individual variation of organs and functions during aging. To determine biological age in clinical practice settings, we developed models for predicting biological age of individuals by employing all parameters of physical, biochemical, and hormonal characteristics. Methods: This was a community based cross-sectional study. Subjects were recruited from the health promotion center at one community hospital in Korea from 1999 to 2003. Among these, data obtained from the 3,575 participants (1,302 men and 2,273 women) was used for clinical evaluation and statistical analysis. For our test battery we selected twenty-five parameters among the routine tests that are conducted in annual health check-ups. Results: For males, the best models were developed using 15-, 7-, 5-, 4- of the 25 chosen parameters for total, physical, biochemical and hormonal characteristics, respectively (R²'s= 0.62, 0.38, 0.33, 0.36). Similar to males, for the females, 14-, 6-, 8-, 3-paramaters were developed as the models for total, physical, biochemical, and hormonal characteristics, respectively (R²'s= 0.66, 0.40, 0.42, 0.37). Conclusion: Our biological age prediction models may be useful as supplementary tools in the evaluation of aging and health status. A profile of physical, biochemical, and hormonal parameters selected in the prediction model are feasible to be used in annual health check-up or in the clinical practice.