常被称为"灵魂之窗"的眼睛，也可能提供关于大脑健康的重要线索。
一项针对数万名患者的新研究表明，眼睛后部视网膜的廉价、简单且常见的照片可以准确预测与阿尔茨海默病发展相关的许多最常见风险因素。
"我们知道阿尔茨海默病的发展需要数十年，但大多数诊断工具都集中在晚期病理阶段，此时干预已为时过晚，"领导这项新研究的佛罗里达大学生物医学工程教授方若谷博士说。"通过观察新的生物标志物，如视网膜健康状况，我们提供了新的机会来识别高风险患者，提供适当的测试，并鼓励他们发展健康的生活方式以降低风险。"
方若谷及其合作者，包括佛罗里达大学的亚当·伍兹博士和Meta研究员杨云超博士，于6月16日在《阿尔茨海默病杂志》上发表了他们的研究发现。这项工作部分得到了美国国家科学基金会的支持。
许多患者常规进行眼部照片拍摄。患有糖尿病、青光眼或白内障的患者多年来会进行多次视网膜拍照。即使是为配眼镜进行的常规眼科检查也能捕捉到照片。这种近乎普遍的可用性使得分析视网膜照片比MRI等其他更昂贵的技术更加简单且低成本。
通过使用机器学习分析英国患者数据库中40,000多名患者的视网膜照片，方若谷的团队能够识别出与阿尔茨海默病风险因素相关的视网膜区域，如动脉和视神经。
"在人工智能的协助下，我们现在能够识别出以前被忽视的数千名受试者的细微视网膜变化，这些变化可能作为未来疾病风险的可靠指标。"
——佛罗里达大学博士生、该出版物的第一作者李秀雄
该AI模型准确预测了性别或血压等生物特征以及与阿尔茨海默病发展相关的生活方式因素，如吸烟、饮酒甚至失眠。虽然患者的医疗记录中经常捕获这些因素，但这些记录往往不完整。一些因素，如饮酒和吸烟，依赖于不可靠的自我报告。
因此，视网膜照片可能提供另一种更客观的方式来检测这些风险因素。此外，视网膜图像可以捕捉多年累积的损伤，这将在具有相似风险因素的患者之间有所不同。
"视网膜形态可以提供神经血管完整性的可测量指标，这与阿尔茨海默病易感性高度相关，"同时也是麦肯纳特脑科学研究所成员的方若谷说。"从这个意义上说，视网膜成像的作用不再是替代问卷调查，而更像是累积风险的综合生物传感器。"
方若谷的团队已经证实，视网膜照片可以检测活跃的阿尔茨海默病病例。但科学家现在认为，该疾病会经过多年甚至数十年的发展。因此，识别早期风险因素可以更好地识别那些能够在大脑发生不可逆损伤之前对早期干预（包括保护性生活方式改变、某些药物甚至大脑训练）做出反应的患者。
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