时间年龄并非衡量生物衰老的唯一标准，个体间的衰老异质性远超我们的想象。这项前瞻性研究对英国生物银行（UK Biobank）的45,819名参与者进行了深入分析，通过整合眼科表型、血浆蛋白质组学和代谢组学数据，并结合机器学习技术，成功开发出一种多模式眼部衰老指数（MOAI）。MOAI能够精确量化眼部生物学年龄与实际时间年龄之间的差异。在长达13.80年的随访期间，研究发现，即使排除了实际年龄和已知风险因素的影响，加速的眼部衰老仍与更高的年龄相关性黄斑变性（P值未明确，但原文强调显著）、白内障（P值未明确，但原文强调显著）发生风险显著相关。将MOAI纳入风险评估模型后，其对传统预测因子的风险重分类能力得到了显著提升。通过可解释性建模和通路富集分析，研究人员发现炎症相关的蛋白质和通路，例如细胞因子-细胞因子受体相互作用以及PI3K-Akt信号通路，是加速眼部衰老的关键驱动因素。这些发现不仅为量化器官特异性生物衰老提供了一个多模式框架，更将眼部衰老与全身性炎症过程紧密联系起来，凸显了眼睛作为衰老生物学敏感“窗口”的价值，对延长健康寿命具有重要启示意义。
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