Alterungsmodelle

Alterungsmodelle sind theoretische oder empirische Ansätze, um den Prozess des Alterns zu beschreiben, zu erklären und vorherzusagen. Sie unterscheiden oft zwischen biologischem Alter, das physiologische Erscheinungsformen des Alterns erfasst, und dem demografischen oder versicherungsbezogenen Alter, das sich auf Lebenslauf, Sterblichkeit und Rentenbeiträge bezieht. In der Forschung dienen sie dazu, Mechanismen der Seneszenz zu verstehen, den Verlauf des Alterns in Populationen abzuschätzen und Interventionen zu bewerten.

Demografische und versicherungstechnische Alterungsmodelle befassen sich mit Sterblichkeit, Morbidität und Lebensdauer. Ein bekanntes Beispiel ist das Gompertz-Gesetz, das die Sterblichkeitsgefahr mit zunehmendem Alter nahezu exponentiell wachsen lässt. Weitere Modelle nutzen Weibull- oder logistische Funktionen oder Überlebensanalysen wie das Cox-Modell. Lebensalterverteilungen werden oft durch Sterbetafeln, Lebenserwartungen und Altersstrukturen beschrieben. Solche Modelle unterstützen Politik, Rentenplanung und Risikobewertung in der Versicherungswirtschaft.

Biologische Alterungsmodelle zielen darauf ab, das biologische Alter unabhängig vom chronologischen Alter zu schätzen. Dazu gehören biomarkerbasierte Ansätze, Telomerlänge, inflammaging, mitochondriale Funktionsfähigkeit sowie Epigenetische Uhren (epigenetic clocks), die aus DNA-Methylierungsprofilen das biologische Alter schätzen. Dynamische Systeme und mechanistische Modelle versuchen, Zell- und Gewebeseneszenz, Entzündungsprozesse und Reparaturmechanismen zu integrieren. Praxisnah dienen solche Modelle der Identifikation von Zielprozessen für Therapien und der Bewertung von Lebensstilinterventionen.

Anwendungen reichen von Grundlagenforschung über klinische Studien bis hin zu Politik und Wirtschaft. In der Forschung helfen Alterungsmodelle, Hypothesen zu testen und Interventionen zu prognostizieren. In der Praxis unterstützen sie Versicherungen, Gesundheitsökonomie und Rentensysteme bei der Planung und Risikobewertung. Herausforderungen umfassen Heterogenität zwischen Individuen, begrenzte Datenqualität, Interpretierbarkeit komplexer Modelle sowie ethische Fragestellungen. Zukünftig werden integrierte, mehrschichtige Modelle mit Multi-Omics-Daten und KI-Methoden voraussichtlich präziser und personalisierter.