长期社会联系与人工智能心电图评估的生物衰老减缓相关

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2026 年 06 月 16 日，《European journal of preventive cardiology》(IF=10.0)发表了一篇回顾性纵向队列研究。该研究利用 17663 名个体的数据，评估了社会隔离 (SI) 状态纵向变化与人工智能心电图 (AI-ECG) 评估的生物学衰老之间的关系。研究发现，持续的社会联系与较慢的生物学衰老及更低的全因死亡率相关，而社会隔离状态的恶化则加速衰老并增加死亡风险。

原文链接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42301204/

研究方法

一项回顾性纵向队列研究，纳入 17 663 名无显著心血管疾病 (CVD) 的个体，这些个体完成了≥2 次 Berkman 和 Syme 社会网络指数调查，且在每次问卷调查的 1 年内拥有配对的心电图 (ECG)。纵向社会隔离 (SI) 状态是通过比较基线和随访 SI 状态来定义的。衰老趋势使用年龄差距变化值 (Δage-gap) 进行评估，其定义为从基线到随访期间人工智能赋能心电图 (AI-ECG) 预测年龄与实际年龄之间差距的变化。进行了预测Δage-gap 的线性回归模型以及使用 Kaplan-Meier 法和多变量 Cox 回归针对全因死亡率的生存分析。

研究结果

持续保持社会连接的个体年龄更大 (63.1 [52.1, 70.6] 岁)，高脂血症和高血压患病率更高，但表现出更有利的衰老轨迹。同样，那些变为社会连接的个体显示出加速衰老的非显著减弱。在多变量线性回归模型中，与持续保持社会连接相比，持续社会隔离 (β = +0.412 年，P < 0.001) 或变为社会隔离 (β = +0.438 年，P = 0.012) 与加速衰老相关。在生存分析中，变为社会隔离 (aHR = 1.94, 95% CI = 1.53-2.46, P < 0.001) 和持续社会隔离 (aHR = 1.66, 95% CI = 1.40-1.96, P < 0.001) 与显著更高的全因死亡率相关，且独立于实际年龄和合并症。

研究结论

持续的社会连接与更慢的生物衰老和更低的死亡率相关。社会隔离 (SI) 对衰老和生存的影响似乎是潜在可逆的，这呼吁进行一项前瞻性研究以评估旨在改善社会隔离 (SI) 的社会和生物学负担的干预措施。

参考文献：Manzato M, Kalhor P, Hamidabad NM, Nogami K, Lerman LO, Lopez-Jimenez F, et al. Persistent social connection over time is associated with attenuated biological ageing assessed by AI-enabled electrocardiography. European journal of preventive cardiology. 2026 Jun 16. doi: 10.1093/eurjpc/zwag212