阿尔茨海默病是老年人最害怕的疾病之一。它会慢慢损害记忆、思维和管理日常任务的能力。起初，一个人可能只是忘记名字或预约。
随着时间推移，他们可能会难以辨认亲人、清晰交流或独立生活。由于目前尚无阿尔茨海默病的治愈方法，全球科学家正在寻找尽早识别高风险人群的方法。
最大的挑战之一是阿尔茨海默病发展非常缓慢。大脑内部的变化可能在明显症状出现前10年、20年甚至30年就开始了。当记忆问题变得明显时，大脑往往已经受到了严重损害。这意味着减缓疾病发展或保护大脑健康的窗口期非常有限。
目前研究阿尔茨海默病风险的方法可能昂贵、侵入性强或难以获取。如磁共振成像和特殊PET扫描等脑部扫描可以提供有用信息，但成本高昂且并非随处可用。一些测试还需要注射或许多人都觉得不便的程序。
现在，研究人员认为，一个更简单的解决方案可能已经存在于世界各地的医生办公室和眼科诊所中。
佛罗里达大学的科学家发现，视网膜（眼睛后部薄层组织）的照片可能揭示有关一个人未来患阿尔茨海默病风险的重要线索。他们的研究结果发表在《阿尔茨海默病杂志》上。
视网膜在视觉中起着关键作用。它捕捉光线并向大脑发送信号，使我们能够看到周围的世界。重要的是，视网膜实际上是中枢神经系统的延伸，与脑组织有许多相似之处。
由于这种密切联系，科学家长期以来一直怀疑视网膜的变化可能反映了大脑内部发生的变化。
视网膜照片在常规医疗保健中已经普遍使用。糖尿病患者通常需要定期进行视网膜成像，因为高血糖会损害眼睛中的血管。青光眼、白内障和其他眼部疾病的患者在眼科检查期间也可能进行视网膜拍照。在许多诊所，视网膜成像已成为一种快速、无痛且相对便宜的程序。
佛罗里达大学研究团队使用人工智能研究了来自英国大型健康数据库中40,000多名患者的视网膜照片。
人工智能特别有用，因为它可以处理大量信息并检测人类难以或无法识别的模式。通过检查数千张视网膜图像，计算机系统学会了识别似乎与阿尔茨海默病相关因素有关的微小变化。
研究人员发现，视网膜的几个部分包含有价值的信息，特别是血管和视神经，后者将视觉信息从眼睛传送到大脑。
人工智能系统能够准确识别许多已知影响阿尔茨海默病风险的因素。这些因素包括血压、吸烟习惯、饮酒、睡眠问题，甚至某些生物特征如性别。
其中一些因素通常记录在医疗记录中，但信息并不总是完整或准确的。人们可能会忘记生活方式的细节，或少报吸烟和饮酒等行为。相比之下，视网膜照片可能提供身体随时间累积变化的客观生物记录。
研究人员认为，视网膜几乎像一本活的健康日记。眼睛内部血管、神经和其他结构的损害可能反映了多年来暴露于同样影响大脑的条件。这意味着一张简单的眼部照片可以提供一个人长期健康风险的更广泛图景。
这些发现建立在同一研究团队之前的工作基础上。早期研究表明，视网膜照片可以帮助识别已经患有阿尔茨海默病的人。新研究表明，视网膜成像可能在可测量的记忆问题出现之前就很有用。
这可能极其重要，因为许多专家认为，保护大脑健康的最佳时机是在痴呆症状出现很久之前。早期识别可以鼓励人们管理血压、改善睡眠、增加体育活动、食用更健康的饮食，并解决其他可能有助于保持认知功能的风险因素。
研究结果很有希望，因为它们指出了一个简单、经济且广泛可用的方法，用于识别可能面临阿尔茨海默病风险增加的人群。然而，研究仍处于早期阶段。目前视网膜照片无法诊断阿尔茨海默病，也无法确定谁会发展成该病。
在该技术成为常规痴呆筛查的一部分之前，还需要进行更多研究。即便如此，结果表明，快速无痛的眼部照片可能有一天成为保护大脑健康和在症状开始前数年检测阿尔茨海默病风险的重要工具。
消息来源：佛罗里达大学。
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