Du wirst jedes Jahr genau ein Jahr älter. Das ist dein chronologisches Alter – eine Uhr, die für alle gleich tickt.
Aber nicht jeder altert gleich. Zwei 50-Jährige können je nach Genetik, Lebensstil, Umwelt und schlichtem Glück völlig unterschiedliche Gesundheitsverläufe haben. Das Konzept des biologischen Alters versucht, diesen Unterschied zu erfassen: eine Zahl, die widerspiegelt, wie es deinem Körper tatsächlich geht, und nicht, wie lange du schon lebst.
Diese Idee gibt es in der Gerontologieforschung schon seit Jahrzehnten, doch erst in letzter Zeit hat sie dank Gesundheitsprodukten für Verbraucher und auf Langlebigkeit spezialisierter Unternehmen – darunter auch wir – Einzug in den Mainstream gehalten. Der Reiz liegt auf der Hand: Wenn du deine biologische Alterungsrate über einen längeren Zeitraum verfolgen könntest, würdest du sehen, ob deine Maßnahmen (Ernährung, Bewegung, Schlaf, Nahrungsergänzungsmittel) tatsächlich etwas bewirken.
Es gibt keine allgemein anerkannte Methode, um das biologische Alter zu bestimmen. Verschiedene Ansätze stützen sich auf unterschiedliche Daten:
Jeder Ansatz hat seine Stärken und Grenzen. Epigenetische Uhren werden im akademischen Umfeld am intensivsten erforscht. Blutbasierte Uhren sind kostengünstiger und praktischer. Bislang wurde noch keine einzelne Methode als das maßgebliche Maß für das Altern validiert.
Bei Aniva nutzen wir einen auf Blutwerten basierenden Ansatz, der auf PhenoAge [1] aufbaut – einem der meistzitierten und validiertesten Algorithmen auf diesem Gebiet. Als wir uns die dahinterstehende Mathematik genauer angesehen haben, haben wir jedoch eine bestimmte Verzerrung entdeckt, die es zu verstehen und zu beheben gilt.
PhenoAge wurde 2018 von Morgan Levine und Steve Horvath veröffentlicht. Es ist einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen zur Bestimmung des biologischen Alters anhand von Blutwerten, der in mehreren großen Kohorten zur Vorhersage von Sterblichkeit, Krankheitshäufigkeit und körperlichem Verfall validiert wurde.
Im Grunde genommen handelt es sich um einen Sterblichkeitsrisikowert, der in Jahre umgerechnet wurde:
Levines Team nutzte Daten aus NHANES III – einer groß angelegten, landesweit repräsentativen US-Gesundheitsstudie mit einer über 20-jährigen Nachbeobachtungszeit zur Sterblichkeit – und erstellte ein Überlebensmodell. Das Modell berücksichtigt neun routinemäßig gemessene Blutbiomarker sowie dein kalendarisches Alter und schätzt deine Wahrscheinlichkeit, innerhalb von 10 Jahren zu sterben:
Das sind Routinewerte – solche, die man bei einem Standard-Blutbild findet.
Die Idee hinter dem biologischen Alter, das anhand von Blutwerten ermittelt wird, ist einfach: Diese Biomarker verändern sich tatsächlich, wenn man älter wird. Als wir den durchschnittlichen Verlauf jedes Biomarkers bei über 20.000 NHANES-Teilnehmern im Alter von 12 bis 80 Jahren grafisch dargestellt haben, zeigte sich ein klares Muster.
Der Anteil an Albumin und Lymphozyten sinkt. Glukose, Kreatinin, CRP und die Erythrozytenverteilungsbreite steigen an. Einige Werte, wie zum Beispiel die alkalische Phosphatase, folgen komplexeren Kurven. Aber die allgemeine Tendenz ist eindeutig: Deine Blutwerte mit 60 unterscheiden sich messbar von denen, die du mit 30 hattest.
Genau das macht einen biologischen Alterswert überhaupt erst möglich. Wenn deine Glukose-, CRP- und RDW-Werte eher denen eines typischen 40-Jährigen ähneln, obwohl du eigentlich 50 bist, ist das ein Hinweis darauf, dass dein Stoffwechsel- und Entzündungsprofil langsamer altert als der Durchschnitt. Der Algorithmus quantifiziert lediglich diesen Vergleich.
Jetzt wird es interessant. Eine kumulative Sterbewahrscheinlichkeit von 4,2 % ist nicht intuitiv. Die Formel fragt also: In welchem Alter hätte eine durchschnittliche Person dasselbe Sterberisiko? Wenn deine Blutwerte das Sterberisiko eines typischen 52-Jährigen anzeigen, du aber tatsächlich 45 bist, beträgt dein PhenoAge 52. Du bist „biologisch älter“ als dein kalendarisches Alter.
Das ist clever. Aber genau da fängt das Problem auch an.
Hier ist etwas, das uns aufgefallen ist, als wir uns näher mit den Zahlen beschäftigt haben. „Durchschnittsperson“ bedeutet bei PhenoAge den Durchschnitt der gesamten Bevölkerung – alle Menschen im Alter von 20 bis über 80 Jahren, zusammengefasst in einem einzigen Satz von Referenzwerten für Biomarker. Aber Biomarker sind nicht in jedem Alter gleich. Ein 25-Jähriger mit für sein Alter völlig normalen Blutwerten wird bessere Werte haben als der bevölkerungsweite Durchschnitt, denn dieser Durchschnitt umfasst auch 60- und 70-Jährige mit naturgemäß höheren Glukose- und CRP-Werten sowie niedrigeren Albuminwerten.
Das Ergebnis ist ein systematischer Dehnungseffekt:
Das ist kein subtiler Effekt. Als wir das PhenoAge für über 20.000 NHANES-Teilnehmer (im Alter von 12 bis 79 Jahren) berechnet haben, betrug die Regressionssteigung von PhenoAge gegenüber dem Kalenderalter 1,21 – das heißt, für jedes Jahr des tatsächlichen Alters verschiebt sich das PhenoAge um 1,2 Jahre. Das jüngste Altersdezil zeigte eine mittlere „Beschleunigung“ von −5,8 Jahren; das älteste von +6,4. (Die weit verbreitete Umsetzung aus Levines Ergänzung verwendet eine leicht abweichende Inversion, die dies auf eine Steigung von ~1,06 reduziert, aber die gleiche Richtungsabweichung bleibt bestehen.)
Levines Team war sich dessen bewusst – für ihre Forschungszwecke spielte das jedoch keine Rolle. Sie wollten einen Vergleichsmaßstab: Wer altert schneller oder langsamer als seine Altersgenossen? Für die Rangliste gleicht sich diese Verzerrung aus. Aber wenn du als 28-Jähriger ein PhenoAge von 22 siehst und denkst, deine Biologie sei sechs Jahre jünger, dann ist das größtenteils ein mathematisches Artefakt und kein Zeichen für außergewöhnliche Gesundheit.
Die Lösung ist vom Prinzip her ganz einfach: Anstatt deine Biomarker mit dem gesamtbevölkerungsweiten Durchschnitt zu vergleichen, vergleiche sie mit dem Durchschnitt für Menschen in deinem Alter.
Wir haben anhand der NHANES-Daten (über 20.000 Teilnehmer) altersspezifische Referenzwerte für jeden der 9 Biomarker berechnet und anschließend den PhenoAge-Wert neu berechnet, wobei wir diese altersangepassten Referenzwerte anstelle des Durchschnittswerts der Gesamtbevölkerung verwendet haben.
Der Bereich hängt davon ab, welche Inversionsformel verwendet wird; die häufig verwendete Version aus Levines Ergänzung liegt am unteren Ende.
Aniva Biological Age erreicht über alle Altersgruppen hinweg eine Steigung von 1,00 ohne systematischen Fehler – eine perfekte Kalibrierung.
Eine Steigung von 1,0 bedeutet eine perfekte Kalibrierung: Bei jemandem, der für sein Alter normal altert, entspricht unser Wert seinem kalendarischen Alter. Abweichungen von Null spiegeln tatsächliche Unterschiede in deinem Biomarker-Profil im Vergleich zu Gleichaltrigen wider und sind kein Artefakt, das dadurch entsteht, dass du dich mit der falschen Referenzgruppe vergleichst.
Für die Referenzwerte verwenden wir ein einjähriges Altersfenster mit 130 bis 500 NHANES-Teilnehmern pro Altersgruppe – mehr als genug für stabile Schätzungen. (Wir haben auch 3- und 5-Jahres-Fenster getestet und im Wesentlichen identische Ergebnisse erhalten, was bestätigt, dass die Auflösung von einem Jahr statistisch ausreichend ist.)
Du siehst zwei Zahlen: dein biologisches Alter (z. B. 18,7 Jahre) und daneben die Beschleunigung (z. B. −6,4) – die Differenz zu deinem kalendarischen Alter von 25,1 Jahren. Eine negative Beschleunigung bedeutet, dass dein Biomarker-Profil jünger aussieht als dein Alter; eine positive bedeutet älter; ein Wert nahe Null bedeutet typisch.
Darunter zeigt ein Radardiagramm jeden der 9 Biomarker einzeln auf und verdeutlicht, welche deine Punktzahl nach oben oder unten beeinflussen und um wie viele Jahre. So siehst du nicht nur die Gesamtpunktzahl, sondern auch genau, was dahintersteckt – vielleicht ist dein RDW hervorragend (−6,0 Jahre) und dein Albuminwert stark (−2,8 Jahre), aber dein Glukosewert wirkt sich negativ aus (+1,7 Jahre).
Es handelt sich um dasselbe PhenoAge-Modell, dieselben 9 Biomarker und dieselben Sterblichkeitsrisikogewichte aus demselben Überlebensmodell, das auf denselben NHANES-Daten trainiert wurde. Der einzige Unterschied ist der Bezugspunkt: Wir vergleichen dich mit Menschen in deinem Alter, nicht mit der Gesamtbevölkerung.
Ein wichtiger Hinweis: Sowohl das ursprüngliche PhenoAge als auch unsere Korrektur stützen sich auf NHANES – eine Stichprobe der US-Bevölkerung. Die durchschnittlichen Gesundheitswerte der Amerikaner fallen bei Stoffwechselmarkern (Glukose, CRP, BMI-korrelierte Werte) schlechter aus als in vielen anderen Ländern, was bedeutet, dass der Referenzwert für „normal“ möglicherweise großzügiger bemessen ist als beispielsweise in einer skandinavischen oder japanischen Kohorte.
Kein biologischer Altersindex – auch nicht unserer – ist eine wörtliche Messung dessen, wie alt dein Körper ist. Dafür gibt es keinen Bluttest, und wer etwas anderes behauptet, übertreibt.
Was diese Werte leisten können, ist, mehrere gesundheitsrelevante Biomarker zu einer einzigen, aussagekräftigen Zahl zusammenzufassen – einer Zahl, die anhand realer Ergebnisse wie Sterblichkeit und Krankheitshäufigkeit validiert wurde. Der Wert liegt nicht in einem einzelnen Messwert. Er liegt im Trend – darin, zu verfolgen, wie sich dein Wert im Laufe der Zeit verändert, wenn du deine Gewohnheiten, deine Ernährung, deinen Schlaf oder deine Behandlungen anpasst. Ein gut kalibrierter Wert macht diesen Trend aussagekräftig. Ein verzerrter Wert sorgt nur für Unklarheit.
Im Sinne vollständiger Transparenz findest du hier die genauen Koeffizienten aus dem von uns verwendeten „PhenoAge“-Modell von Levine aus dem Jahr 2018:
Eine negative Gewichtung bedeutet, dass höhere Werte deine Punktzahl senken (gut). Eine positive Gewichtung bedeutet, dass höhere Werte sie erhöhen (schlecht, im Zusammenhang mit dem Sterberisiko). Die Erythrozytenverteilungsbreite hat das größte Gewicht; die alkalische Phosphatase das geringste.
Unsere Änderung hat keinen Einfluss auf diese Gewichtung. Sie ändert lediglich, womit du verglichen wirst.
2. Nationale Gesundheits- und Ernährungsuntersuchung (NHANES), Zentren für Krankheitskontrolle und Prävention.
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