英國雜志在線發(fā)表的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，視網(wǎng)膜的生物學(xué)年齡、眼睛后部神經(jīng)組織的光敏層與一個人的真實(shí)(實(shí)際)年齡之間的差異與他們的死亡風(fēng)險有關(guān)。眼科。
研究人員建議，這種“視網(wǎng)膜年齡差距”可以用作篩查工具。
越來越多的證據(jù)表明，視網(wǎng)膜中的小血管(微血管)網(wǎng)絡(luò)可能是身體循環(huán)系統(tǒng)和大腦整體健康狀況的可靠指標(biāo)。
雖然疾病和死亡的風(fēng)險隨著年齡的增長而增加，但很明顯，這些風(fēng)險在同齡人之間存在很大差異，這意味著“生物老化”是個體獨(dú)有的，可能是當(dāng)前和未來健康狀況的更好指標(biāo)，研究人員。
已經(jīng)開發(fā)了幾種基于組織、細(xì)胞、化學(xué)和成像的指標(biāo)來檢測與時間老化不同步的生物老化。但研究人員表示，這些技術(shù)充滿了道德/隱私問題，而且通常具有侵入性、昂貴且耗時。
因此，他們轉(zhuǎn)向深度學(xué)習(xí)，看看它是否可以從眼底、眼睛內(nèi)部后表面的圖像中準(zhǔn)確預(yù)測一個人的視網(wǎng)膜年齡，并看看這與一個人的真實(shí)年齡(稱為“視網(wǎng)膜年齡差距”，可能與死亡風(fēng)險增加有關(guān)。
深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能 (AI)，它模仿人們獲取某些類型知識的方式。但與線性的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同，深度學(xué)習(xí)算法堆疊在復(fù)雜性不斷增加的層次結(jié)構(gòu)中。
研究人員利用了 46,969 名 40 至 69 歲的成年人拍攝的 80,169 張眼底圖像，這些人都是英國生物銀行的一部分，這是一項(xiàng)針對超過 50 萬英國中老年人的大型人口研究。
在最初的 Biobank 健康檢查中，來自 11,052 名健康狀況相對良好的參與者的大約 19,200 張右眼眼底圖像被用于驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)模型在視網(wǎng)膜年齡預(yù)測方面的準(zhǔn)確性。
這表明預(yù)測的視網(wǎng)膜年齡和實(shí)際年齡之間存在很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，總體準(zhǔn)確度在 3.5 年內(nèi)。
然后在 11 年的平均監(jiān)測期內(nèi)評估其余 35,917 名參與者的視網(wǎng)膜年齡差距。
在此期間，1871(5%)名參與者死亡：321(17%)名心血管疾病;1018 (54.5%) 癌癥;和 532 (28.5%) 的其他原因，包括癡呆癥。
視網(wǎng)膜年齡差距超過 3 年、5 年和 10 年的“快齡者”的比例分別為 51%、28% 和 4.5%。
除心血管疾病或癌癥外，視網(wǎng)膜年齡差距較大與死亡風(fēng)險增加 49%-67% 顯著相關(guān)。
視網(wǎng)膜年齡差距每增加 1 年，全因死亡風(fēng)險增加 2%，心血管疾病和癌癥以外的特定原因死亡風(fēng)險增加 3%。影響因素，如高血壓、體重(BMI)、生活方式和種族。
應(yīng)用于左眼的相同過程產(chǎn)生了相似的結(jié)果。
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