Organ-Alterungsuhren aus Thorax-CT (MOSAIC-Age) mit Krankheits- und Sterberisiko verknüpft
In diesem Abstract erstellte das Framework MOSAIC-Age acht organspezifische Alterungsuhren aus Thorax-CT-Aufnahmen; höhere CT-basierte biologische Altersabweichungen waren mit ungünstigen Gesundheitsmerkmalen, chronischen Krankheiten und höherer Sterblichkeit assoziiert. Assoziationen belegen keine Ursache. [1]
Automatische Zusammenfassung · nicht redaktionell geprüft
Die Kernaussagen
MOSAIC-Age umfasst acht organspezifische Alterungsuhren, die an 9.971 Thorax-CT-Scans aus CT-RATE und MIDRC entwickelt und validiert, dann fixiert und auf zwei unabhängige prospektive Kohorten angewendet wurden. [1]
Bei 35.293 Teilnehmenden der National Lung Screening Trial und der Genetic Epidemiology of COPD study waren höhere CT-basierte biologische Altersabweichungen breit mit ungünstigen Gesundheitsmerkmalen, chronischer Krankheitslast und erhöhtem Sterberisiko assoziiert. [1]
Eine größere Zahl deutlich älter erscheinender Organe und ein schnelleres Alterungstempo waren jeweils mit höherer Sterblichkeit assoziiert. [1]
Die Quelle auf einen Blick
- Studientyp / Format
- Abstract einer Modellierungsstudie, die CT-basierte Alterungsuhren entwickelt und validiert und auf zwei prospektive Kohorten anwendet
- Population / Kontext
- 9.971 Thorax-CT-Scans zur Entwicklung und Validierung der Uhren sowie 35.293 Teilnehmende in zwei unabhängigen prospektiven Kohorten (National Lung Screening Trial; Genetic Epidemiology of COPD study).
- Grundlage der Zusammenfassung
- Studienabstract
- Publikationsstatus
- Preprint · Begutachtungsstatus nicht bestätigt
- Original veröffentlicht
- 31. August 2026
Acht CT-Alterungsuhren an 9.971 Scans trainiert
Die Autoren beschreiben biologisches Altern als unterschiedlich zwischen Menschen und Organen und sehen in heutigen Maßen des biologischen Alters organspezifische Unterschiede nur unvollständig erfasst. Da die Thorax-CT mehrere Organe im Brustraum zeigt, entwickelten sie MOSAIC-Age, ein Framework aus acht organspezifischen Alterungsuhren. Diese wurden an 9.971 CT-Scans aus CT-RATE und MIDRC entwickelt und validiert, dann fixiert und auf zwei unabhängige prospektive Kohorten angewendet.
Beleg [1]
Altersabweichungen und Ergebnisse bei 35.293 Kohortenteilnehmenden
Die fixierten Uhren wurden auf 35.293 Teilnehmende der National Lung Screening Trial und der Genetic Epidemiology of COPD study angewendet. Höhere CT-basierte biologische Altersabweichungen, also Organe, die im CT älter erschienen als für das chronologische Alter erwartet, waren breit mit ungünstigen Gesundheitsmerkmalen, chronischer Krankheitslast und erhöhtem Sterberisiko assoziiert. Das Altern mehrerer Organe war mit mehreren Krankheitsergebnissen verknüpft; in Analysen mit allen acht organspezifischen Abweichungen blieben die Assoziationen eher organspezifisch. Mehr deutlich älter erscheinende Organe und ein schnelleres Alterungstempo waren jeweils mit höherer Sterblichkeit assoziiert.
Beleg [1]
Nur-Abstract-Umfang der MOSAIC-Age-Befunde
Die Autoren schließen, dass die Routine-Thorax-CT gemeinsame und organspezifische Muster biologischen Alterns erfasst, und beschreiben CT-basiertes Organaltern als quantitativen Bildgebungs-Biomarker für Multiorgan-Gesundheit und langfristiges Krankheitsrisiko. Diese Zusammenfassung beruht nur auf dem Abstract; der Volltext wurde nicht geprüft. Das Abstract nennt keine Effektgrößen, Nachbeobachtungszeiten oder Angaben zur Vorhersagegüte der Uhren, und die beschriebenen Assoziationen zeigen nicht, dass Organaltern Krankheit oder Tod verursacht.
Beleg [1]
Was sich daraus ableiten lässt – und was nicht
Nur Abstract; der Volltext wurde nicht geprüft. Das Abstract nennt keine Effektgrößen, Nachbeobachtungszeiten oder Vorhersagegüte, und die beschriebenen Assoziationen belegen keine Kausalität.
Grundlage: Studienabstract. Volltext, Tabellen und ergänzende Daten wurden nicht geprüft.
Quelle & Belegstellen
Sato J, Salehjahromi M, Zafar A, Muneer A, Xu X, Zhu E, Vokes NI, Cascone T, Le X, Altan M, Gardner EE, Sheshadri A, Ostrin EJ, Salahudeen AA, Li T, Merad M, Chaudhuri AA, Gerber DE, Kay FU, Godoy MC, Carter BW, Shroff GS, Byers LA, Chung C, Jaffray D, Rice D, Liao Z, Chang JY, Vaporciyan AA, Gibbons DL, Wu CC, Heymach JV, Zhang J, Wu J. · europepmc.org · 31. August 2026