一项由曼彻斯特大学跨学科科学家团队主导的新研究得出结论：人工智能技术的进展可能使未来的眼科常规检查能够检测出心脏病和脑疾病的早期迹象，远早于症状出现之前。
研究人员利用从身体测量到基因的各种健康数据，进一步证实了未来可能通过简单的商业街眼科扫描来衡量身体其他部位功能的潜力。
研究团队基于"英国生物银行"(UK Biobank)这一英国志愿者研究项目的数据，开发了一种名为"Ret-AAE"的人工智能工具，探索眼睛与疾病风险、血液检测结果以及超过68,000人不同器官外观和功能之间的联系。
研究表明，眼睛与身体的关联极为广泛，发现眼部外观与心力衰竭、高血压、心脏病、帕金森病、痴呆等多种疾病风险相关。
研究使用了两种扫描方式——称为"光学相干断层扫描"(OCT)的眼部内膜3D扫描，以及称为"彩色眼底照片"的简单眼部后部照片。
这两种扫描方式在英国各地的眼科诊所都广泛可用，商业街服务提供商每年已捕获数百万次扫描——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与神经系统特征联系更为紧密，而CFP与心血管系统特征有更广泛的关联。
进一步分析显示，眼睛包含几个被人工智能系统捕获并揭示健康信息的信号——包括血管外观以及连接眼睛与大脑的神经。
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，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。
该研究的一个关键贡献是围绕可能将眼睛与大脑、血管和心脏疾病联系起来的生物通路开展的工作。
基因分析显示，眼部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、痴呆以及更广泛的神经退行性变相关的基因。
生理学分析将眼部特征与血压、血管硬度以及心脏功能联系起来。
"放射组学分析"——将医学图像转化为可测量数据的技术——显示了眼部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部特征与体内脂肪相关分子之间的多种联系，这可能将眼睛与整体健康联系起来。
首席作者、医学研究委员会临床研究培训研究员、曼彻斯特大学和曼彻斯特皇家眼科医院(曼彻斯特大学NHS基金会信托的一部分)的眼科医生兼研究员汤姆·朱利安博士表示："我们的研究结果表明，眼睛能够揭示全身健康的极为广泛的图景，为在心脏病和脑疾病发生前识别高风险人群提供了一种方法。"
"我们的研究推动了在大规模生物医学研究中使用深度学习衍生的眼部特征。"
来自曼彻斯特大学的惠康临床科学家、高级讲师兼荣誉顾问Panos Sergouniotis博士与同校的Alejandro Frangi教授FREng共同监督了这项跨学科工作，他表示："尽管在这些测试能够进入商业街之前还需要做更多工作——但我们希望并相信，常规眼科检查终有一天将被用作疾病预防健康筛查的一部分。"
Frangi教授也是国家健康与护理研究所(NIHR)曼彻斯特生物医学研究中心的RAEng讲席教授和数字基础设施项目联合负责人。
他表示："使用每条商业街都可获得的扫描技术，眼科检查可能会成为比检查眼镜处方更为重要的健康评估工具。"
"这项工作展示了曼彻斯特正在进行的跨学科研究，这得益于包括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卓越研究中心在内的多个转化结构的慷慨支持，以及其他资助方。"
《深度学习衍生表型的多组学分析将眼科影像与心血管和神经系统特征联系起来》一文将于英国时间6月16日周二下午4点发表在《自然心血管研究》(Nature Cardiovascular Research)期刊上。
资助方包括：医学研究委员会；惠康信托；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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