区别视网膜的生理年龄和人的实际年龄与提高死亡风险有关
视网膜的生理年龄之间的区别,感光层的神经组织的眼睛,和一个人的实际年龄(按时间顺序),与他们的死亡风险,发现研究在线发表英国眼科学杂志的。
这种“视网膜年龄差距”可以作为筛选工具,研究人员建议。
越来越多的证据表明,网络的视网膜小血管(微脉管系统)可能是一个可靠指标的整体健康身体的循环系统和大脑。
虽然随着年龄的增长,疾病和死亡的风险增加很明显,这些风险同年龄的人之间相差很大,这意味着“生物衰老”是独特的个体,可能是一个更好的指标的当前和未来的健康,研究人员说。
几个组织,细胞,化学和成像指标开发去接生物老化与时间的老化。但这些技术充满了伦理/隐私问题以及经常被入侵,昂贵和费时,研究人员说。
因此他们转向深度学习是否可以准确地预测一个人的视网膜眼底图像的时代,内部表面的眼睛后,看看是否有区别,一个人的真实年龄,称为视网膜年龄差距,可能与高死亡风险的影响。
深度学习是一种机器学习和人工智能(AI),模仿人们获得某些类型的知识。但与经典的机器学习算法是线性的,深度学习算法是堆放在一个日益复杂的层次结构。
研究人员利用80169眼底图像从40到69岁的46969名成年人,他们是英国生物库的一部分,一个大型的、以人群为基础的研究超过一百万英国中年和老年居民。
大约19200 11052名参与者的眼底图像从右边的眼睛相对健康在最初的生物健康检查是用于验证的准确性视网膜年龄的深度学习模型预测。
这显示一个强烈的关联预测视网膜年龄和实际年龄,与整体精度在3.5年。
视网膜年龄差距评估在剩下的35917名参与者平均监测期间的11年。
在这段时间里,1871(5%)参与者死亡:321(17%)的心血管疾病;1018(54.5%)的癌症;和532年(28.5%)的其他原因包括痴呆。
视网膜的比例的“快时代人”那些看起来比他们的实际年龄——视网膜年龄差距超过3、5和10年,分别是51%,28%,4.5%。
大视网膜年龄差距近年来明显与49%的死亡风险高出-67%,比从其他心血管疾病或癌症。
每增加1年,视网膜年龄差距与增加2%死于任何原因的风险和死亡的风险增加3%从特定的原因除了心血管疾病和癌症,占潜在影响因素后,等高血压,体重(BMI),生活方式,和种族。
相同的过程应用到左边的眼睛产生相似的结果。
这是一项观察性研究,因此,不能建立的原因。研究人员也承认,视网膜图像捕获在一个时刻,而参与者可能不代表英国的人口作为一个整体。
小说不过,他们写道:“我们的研究结果已经确定,视网膜年龄差距是一个独立的预测死亡率增加的风险,尤其是非(心血管疾病]/非癌症死亡率。这些发现表明,视网膜年龄可能是临床上的重要生物标志物老化。”
他们补充说:“视网膜提供一个独特的、可访问的“窗口”来评估潜在的系统性血管和神经系统疾病的病理过程与风险增加相关的死亡率。
”这个假说是由以前的研究已经表明,视网膜成像包含有关心血管疾病的风险因素,慢性肾脏疾病,和系统生物标记。”
新发现,与之前的研究相结合,增加体重”的假设视网膜老化过程中扮演着重要的角色,敏感的老化的累积损失增加死亡风险,”他们解释。
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