随着时间推移，越来越多的证据表明我们的眼睛与阿尔茨海默病存在关联。
视网膜是眼睛后部的感光组织，包含多层神经元。
这里的变化可能是隐藏在我们视线之外的更深层次问题的最明显外在迹象之一。
科学家已经证明，视网膜照片可以识别出患有活动性阿尔茨海默病的患者。
现在，一些相同的研究人员表明，这些照片可以帮助确定一个人在诊断前几年患上阿尔茨海默病的风险。
需要明确的是，这些照片实际上并不能在症状出现前几年诊断阿尔茨海默病。
它们能够揭示可能增加阿尔茨海默病风险因素的微妙特征。
这进一步证实了通过成像眼睛中的微小血管和神经，可能为认知能力下降风险较高的人提供"预警"。
领导这项新研究的佛罗里达大学生物医学工程师方若谷解释道："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，那时干预已经太迟。"
"通过观察新的生物标志物，如视网膜健康，我们为识别高风险患者、提供适当测试并鼓励他们发展健康生活方式以降低风险提供了新机会。"
研究团队使用机器学习分析了来自40000多名英国生物银行参与者的62876张视网膜照片。
他们的AI程序旨在预测12个与阿尔茨海默病风险增加相关的因素，如性别、吸烟、睡眠、酒精使用、抑郁、年龄、体重和血压。
最终，深度学习模型确定了与阿尔茨海默病发展相关的几种微妙标志。
例如，血管硬化、血管密度降低和视神经变薄是与阿尔茨海默病相关的视网膜老化迹象。
关于谁将发展成阿尔茨海默病的预测模型依赖于人口统计学、血管、代谢和生活方式风险因素，以及视网膜图像及其相应的风险因素。
例如，后来发展成阿尔茨海默病的患者在视网膜中显示出小动脉和小动脉的收缩，这与先前研究的发现一致。
这可能更广泛地表明神经血管功能障碍，尽管这一解释仍属推测。
这些只是需要进一步探究的关联。
方若谷及其同事写道："现有工作主要集中在单独预测个别风险因素或疾病状态，而没有系统地检查视网膜结构模式如何与阿尔茨海默病相关风险领域的更广泛谱系相关联。"
对于糖尿病、青光眼或白内障患者，视网膜照片已经是常规检查项目。
如果这些图像包含痴呆风险的线索，那么它们可能是跟踪脑部疾病进展的非常有用的数据点。
甚至有证据表明，视网膜可能包含关于我们整体健康的线索，其影响远超大脑。
研究表明，眼睛的这一层可能预测一个人的骨骼健康，甚至其早逝风险。
这可能是因为视网膜忠实地反映了某些潜在疾病的迹象。
阿尔茨海默病可能是眼睛反映的多种疾病之一。
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方若谷说："从这个意义上讲，视网膜成像的功能更像是一个累积风险的综合生物传感器，而不是替代问卷调查。"
就像汉塞尔和格蕾特的踪迹，阿尔茨海默病在进展过程中可能会散落线索。
追踪这些线索回到源头，可能使科学家对这种疾病从何而来以及为何发生有全新的理解。
该研究发表在《阿尔茨海默病杂志》上。
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