曼彻斯特大学一个跨学科科学家团队领导的一项新研究表明，人工智能的进步可能使未来的常规眼科检查能够检测到心脏病和脑部疾病的早期迹象，这远在症状出现之前。
利用各种健康数据——从身体测量到基因——研究人员进一步证实了一个潜在的未来，即简单的街头眼科扫描可以用来衡量身体其他部分的功能状态。
研究人员使用基于英国志愿者研究的"英国生物银行"(UK Biobank)数据，开发了一种名为"Ret-AAE"的人工智能工具，用于探索眼睛与疾病风险、血液检测结果以及不同器官外观和功能之间的联系，研究对象超过68,000人。
研究表明，眼睛与身体之间的关联极为广泛，发现眼睛的外观与心力衰竭、高血压、心脏病发作、帕金森病、痴呆等风险相关。
研究中使用了两种扫描——称为"光学相干断层扫描"(OCT)的眼内衬3D扫描，以及称为"彩色眼底照片"的眼后部简单照片。
这两种扫描在英国各地的验光师处都广泛可用，每年已有数百万次扫描由街头医疗机构完成——使其成为高度可获取的健康指标。
研究团队表明，这两种扫描类型可能揭示有关我们未来健康的互补信号，其中OCT与神经特征联系更紧密，而CFP与心血管特征有更广泛的关联。
进一步分析显示，眼睛包含几种可被人工智能系统捕获并揭示健康信息的信号——包括血管的外观以及连接眼睛和大脑的神经。
系统捕捉到的一些模式是由白内障或眼睛颜色的自然差异引起的，这表明研究人员在分析图像时可能需要考虑年龄和种族因素。
"我们的研究发现，眼睛可以揭示整个身体健康的极为广泛的信息，提供了一种方法来识别那些在心脏病和脑部疾病发生之前处于风险中的人群。"
该研究的关键贡献之一是关于可能将眼睛与大脑、血管和心脏疾病联系起来的生物通路的研究。
基因分析显示，眼睛特征与参与神经退行性疾病通路的基因相关，包括与帕金森病、痴呆和更广泛的神经退行性变相关的基因。
生理分析将眼睛特征与血压、血管硬度和心脏功能联系起来。
"放射组学分析"——将医学图像转化为可测量数据——显示了眼睛特征与大脑大小之间的关联，以及通过MRI扫描检测到的大脑组织结构的微小变化。
通过研究血液中的微小分子，研究人员还发现了眼睛特征与体内脂肪相关分子之间的几个联系，这可能将眼睛与整体健康联系起来。
主要作者汤姆·朱利安博士，医学研究委员会临床研究培训研究员，是曼彻斯特大学和曼彻斯特皇家眼科医院的眼科医生和研究员，该医院是曼彻斯特大学NHS基金会信托的一部分。
他表示："我们的研究发现，眼睛可以揭示整个身体健康的极为广泛的信息，提供了一种方法来识别那些在心脏病和脑部疾病发生之前处于风险中的人群。我们的研究推进了深度学习衍生的眼睛特征在大规模生物医学研究中的应用。"
曼彻斯特大学的威康临床科学家、高级讲师和荣誉顾问Panos Sergouniotis博士，与同样来自该大学的Alejandro Frangi教授共同监督了这项跨学科工作。他表示："虽然在这些测试能够进入普通诊所之前还需要做更多工作——但我们希望并相信，常规眼科检查有朝一日将被用作疾病预防健康筛查的一部分。"
Frangi教授同时也是英国国家健康与护理研究所(NIHR)曼彻斯特生物医学研究中心的皇家工程院主席和数字基础设施计划联合负责人。
他表示："利用每条街道上都有的扫描设备，眼科检查可能会变得不仅仅是一种检查眼镜处方的方法。这项工作展示了曼彻斯特正在进行的跨学科合作，这得益于各种转化结构的大力支持，包括NIHR曼彻斯特生物医学研究中心和英国心脏基金会曼彻斯特研究卓越中心等资助机构。"
《深度学习衍生表型的多组学分析将眼科成像与心血管和神经特征联系起来》于2026年6月16日星期二英国时间下午4点发表在《自然心血管研究》杂志上。
资助机构包括：医学研究委员会；威康信托；英国心脏基金会；皇家工程院；以及国家健康与护理研究所(NIHR)曼彻斯特生物医学研究中心。
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