痴呆症已成为全球最紧迫的健康挑战之一。数百万人受此困扰，全球年成本高达数千亿美元。医生通常依赖实际年龄或血液标志物评估风险，但这些方法无法完全捕捉驱动疾病的潜在生物学机制。
现今，研究人员发现眼睛可能提供更简便且经济的预测未来脑功能衰退途径。
新加坡国立大学杨潞龄医学院团队开发出一款人工智能工具，通过分析常规视网膜照片预测个体罹患痴呆或认知衰退的可能性。该算法命名为RetiPhenoAge，可解读眼底细微模式以评估生物衰老程度及其与脑健康的关联。
此项研究是新加坡首例同类研究，也是全球范围内验证眼基衰老标志物预测痴呆能力的最大规模项目之一。
视网膜的关键作用
视网膜不仅是眼球后部的组织层。它与大脑源于相同胚胎组织，共享诸多特征，包括微小血管网络。基于这种密切关联，科学家长期推测视网膜变化可能反映大脑状况。
新加坡国立大学医学院创新与精准眼科健康中心主任郑清佑教授解释道："借助RetiPhenoAge，我们能无创评估个体生物年龄，为认知健康管理及更广泛的衰老研究提供宝贵洞见。"
相较于需要专业设备且成本高昂的DNA甲基化检测或脑部扫描，视网膜成像已在眼科诊所和综合诊所广泛应用。这意味着基于此类图像的预测工具几乎可在任何场所部署，包括社区健康中心和移动筛查单元。
从眼照片到预测能力
研究团队利用深度学习模型构建RetiPhenoAge，训练数据来自英国生物银行数万张视网膜图像。该算法通过名为表型年龄（PhenoAge）的指标学习生物年龄评估——此指标整合九项血液生物标志物与实际年龄。人工智能并非依赖人工筛选特征，而是直接扫描照片中与加速或延缓衰老相关的模式。
显著性热力图——可视化算法关注点的图像——显示其高度聚焦于血管和视神经盘。这一发现符合生物学原理，因为小血管疾病和血管老化在痴呆症中扮演核心角色。
该系统随后在两个大型人群队列中验证：新加坡记忆、衰老与认知中心（MACC）队列及英国生物银行。
新加坡记忆诊所的研究发现
MACC研究对新加坡510名参与者进行了数年追踪。初期他们接受了眼底摄影、脑部成像和认知评估。其中155人在随访期间出现可测量的认知衰退。
RetiPhenoAge测定的视网膜年龄较高者，出现认知衰退或确诊痴呆的可能性显著更高。研究采用临床痴呆评定量表总分增加3分及以上定义认知衰退。视网膜年龄每上升一级，认知恶化风险增加34%（风险比1.34），五年内新发痴呆风险增加43%（风险比1.43）。
新加坡国立大学医学院健康长寿转化研究项目副主任陈志伟教授表示："面对全球攀升的痴呆症患者数量，我们亟需兼具可扩展性和预测能力的工具。RetiPhenoAge可能成为实现高效且经济的社区级筛查的关键。"
为验证工具在东南亚以外的有效性，研究团队再次调用英国生物银行数据。在33,495名拥有眼图像和认知数据的参与者中，该算法再次成功预测痴呆风险。在更大群体中，痴呆风险比为1.25，证实该方法在不同人群和种族背景下的可靠性。验证还将预测窗口延长至12年，表明视网膜衰老是长期信号而非短期指标。
与脑部及血液的关联
研究进一步检验视网膜衰老是否与脑内可测量变化相关联。核磁共振扫描显示，视网膜年龄较高者同时存在更多白质高信号——脑小血管疾病的征兆——以及更小的海马体体积，这两者均为已知痴呆标志物。
血液检测同样支持该关联。血浆蛋白质组分析表明，与炎症、血管老化和神经退行相关的蛋白水平在视网膜年龄较高者体内显著升高。这些发现提示，该算法不仅捕捉眼部变化，更反映了与衰老及脑健康相关的广泛生物过程。
时任黄廷方综合医院顾问医生、共同第一作者Sim Ming Ann博士强调："我们期望这些发现能改善临床诊疗，帮助医生在症状出现前识别痴呆高风险人群，从而实现早期干预并提升患者预后。"
迈向早期检测与预防
痴呆症的全球上升趋势使早期检测比以往更为关键。当前估计显示，每三位老年人中就有一人将经历某种形式的痴呆，未来数十年患者数量预计将翻倍。RetiPhenoAge等工具可帮助在症状显现前多年识别最高风险人群，及时启动生活方式调整、治疗或监测。
另一共同第一作者谭奕忠助理教授补充道："我们计划在更大规模、更多元化人群中验证此筛查工具，并评估其在临床环境中指导痴呆早期治疗的效果。"
后续发展
尽管结果令人鼓舞，研究者提醒该算法并非完美。并非所有视网膜年龄偏高者都会发展为痴呆，也并非所有痴呆病例都能通过眼扫描预测。需在不同全球人群中开展更多研究以优化工具。
团队已在国家医学研究委员会资助下推进后续项目，包括对轻度认知障碍患者进行视网膜成像测试，以及探索RetiPhenoAge如何用于追踪新疗法的效果。
正如陈志伟教授所言，目标是让筛查既简单又经济，理想情况下纳入常规健康检查。鉴于视网膜相机已广泛应用，其采用门槛远低于许多其他诊断技术。
研究成果已在线发表于《阿尔茨海默病协会杂志》。
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