在预测寿命研究中分析终身活动与长寿之间的关系

　　

一个新的研究视角发表在Aging，第16卷，第17期，2024年9月9日，题为“Longitudinal activity monitoring and lifespan: quantifying the interface.”。正如这一观点的摘要所强调的那样，理解终身活动与长寿之间的关系是衰老研究的一个关键方面。来自加州大学戴维斯分校统计和昆虫学系的研究人员Su I Iao、Poorbita Kundu、Han Chen、James R. Carey和Hans-Georg mller提出了一个分析纵向活动和行为的综合框架。他们的研究考察了这些因素在个人层面上与死亡年龄的关系，强调了先进的统计方法在老龄化研究中的重要性。虽然作者使用地中海果蝇的终生监测数据来证明他们的方法，但他们强调，这种方法可以适用于包括人类在内的其他物种。先进的统计技术，如功能主成分分析、并发回归、frachimet回归和点过程，被用来探索活动和死亡年龄之间的关系。虽然这项研究的重点是将地中海果蝇的运动、繁殖、行为和营养数据与死亡年龄联系起来，但同样的方法适用于不同的物种。

在最新的研究中，科学家们提出了一个全面的框架，用于统计分析整个生命周期内的活动和行为监测数据，并探讨这些数据与个体死亡年龄的关系。这项研究的重点在于动物模型，特别是地中海果蝇，通过持续监测其运动、繁殖和行为活动，来研究活动与寿命之间的关系。研究中使用了先进的统计方法，包括函数主成分分析、共回归、Fréchet回归和点过程等，以探索活动与死亡年龄之间的联系。虽然研究的焦点是地中海果蝇的运动、繁殖、行为和营养数据，但这些方法同样适用于其他物种，包括人类的纵向老化和活动监测数据。

研究结果表明，尽管预测个体在当前年龄的确切剩余寿命是不可能的，但通过利用Fréchet回归，可以预测个体剩余寿命的分布。此外，研究还涉及了活动或产卵数据的纵向观察模型，以阐明活动变化的模式和方式，使用了协方差和函数主成分建模。研究还展示了如何使用全局Cox点过程模型来模拟雌性地中海果蝇的日常产卵数据，并与功能线性模型结合，以量化寿命与繁殖活动之间的关系。

此外，研究还关注了年龄变化行为数据在衰老研究中的重要性，这些数据涉及同时观察多个行为类别，并旨在建立个体老化时行为变化的模式。Riemannian函数主成分分析被证明非常适合于同时进行多个行为组成部分的纵向研究，考虑到这类数据的复杂组成和纵向性质。

值得注意的是，这些方法都可以适应于人类的纵向老化数据，为研究人类衰老和长寿的研究人员提供了一个统计工具包。这些统计方法主要基于函数数据分析，旨在灵活建模轨迹和纵向数据，允许生物学解释，并促进衰老模式及其与长寿关系的检测。

这些发现为理解衰老过程中的复杂生物学变化提供了新的视角，并可能有助于开发新的治疗策略，以延长健康寿命并减少与年龄相关的疾病风险。

“我们概述了特别适合分析此类数据的先进统计方法，重点是在个人层面上理解死亡年龄与活动、生殖和饮食之间的复杂关系。”