慢性肾脏疾病（CKD）与生物学衰老共享部分机制，但现有风险模型未能充分捕捉二者叠加对死亡率的影响。本研究旨在探讨整合基于DNA甲基化的生物学年龄（即表观遗传年龄）与肾功能评估，能否改善死亡风险预测。研究在英国生物样本库中开发了一个包含估算肾小球滤过率（eGFR）的死亡风险模型，并在美国国家健康与营养检查调查（1999-2002年）中进行外部验证。我们评估了四种表观遗传年龄指标（Horvath、Hannum、PhenoAge和GrimAge）在预测死亡率方面的附加价值。模型性能通过判别指数和生存分析进行评估。在所有表观遗传年龄指标中，GrimAge与基于肌酐的肾功能估算结合时，模型性能提升最显著。加入GrimAge显著提高了死亡预测的判别能力（C-statistic变化：0.16；p < 0.001）。在外部验证队列中，那些按实际年龄划分为低风险但按GrimAge划分为高风险的个体，其死亡率显著更高。经实际年龄校正的肾功能没有预测价值，而基于GrimAge的模型能够识别出肾功能正常的风险个体。在所有生物学年龄指标中，使用肌酐的模型优于使用胱抑素C的模型。研究表明，将表观遗传年龄指标与肾功能指标相结合可改善死亡预测。GrimAge在识别高风险个体方面尤其有效，这些个体可能无法通过标准方法检测出来。将生物衰老标志物纳入肾脏健康评估，有望实现更精确和个性化的风险分层。
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