视网膜是眼睛后方的一层神经组织薄膜，对光线十分敏感。《英国眼科学杂志》（British Journal of Ophthalmology）在网上发布的一项研究显示，视网膜生物年龄与人的实际年龄之间的差异与死亡风险相关。

 

研究人员称，“视网膜年龄差”可以作为评估工具使用。

 

越来越多的证据显示，视网膜微细血管网（微血管系统）可能是监测人体循环系统和大脑整体健康的一个可靠指标。

 

研究人员还表示，尽管生病和死亡的风险随着年龄增加而上升，显然这些风险水平在同样年龄的人群中也存在巨大差异。这意味着“生理年龄衰老”对每个个体来说，都是独特的。或许这也是一个监测现在和未来健康的指标。

 

目前已经有一些指标来检测生物年龄是否与实际年龄出现异常，例如组织、细胞、化学和成像等。不过研究人员称，这些检测技术大多存在道德和隐私问题，而检测常常不是无创的，费用昂贵且十分耗时。

 

因此，研究人员转而利用深度学习（deep learning），来探究是否能从眼底（眼球内部后背面）的照片，准确预估人的视网膜年龄，进而确定其与人的实际年龄差（也称为“视网膜年龄差”）是否与死亡风险上升相关。

 

深度学习是机器学习和人工智能（AI）的一个分支，它能模仿人类学习特定类型知识的方法。但深度学习与传统的单线机器学习算法不一样，它的算法是分层的，其复杂程度逐层递增。

 

研究人员为46969名40至69岁的成年人拍摄了80169张眼底照片，参与者全部来自英国生物样品库（UK Biobank）。英国生物样品库是一项大型研究，参与者均为英国中老年人，参与人数高达50万人。

 

在首次生物样品库的健康检测中，11052名参与者约19200幅右眼眼底照片显示相对健康的状态。这些数据用于验证预测视网膜年龄的深度学习模型结果的准确性。

 

结果显示预测的视网膜年龄与实际年龄之间具有强关联性，总体准确度偏差不超过3.5年。

 

在接下来平均11年的监测周期内，研究人员对35917名参与者的视网膜年龄差进行了评估。

 

期间，共有1871名参与者死亡，占总数的15%：其中，321名（17%）死于心血管疾病；1018名（54.5%）死于癌症；532名（28.5%）死于包括痴呆症和其他原因。

 

“早衰者”——定义为那些视网膜年龄比实际年龄大的人，他们的视网膜年龄差为3年、5年和10年所占的比例分别是51%、28%和4.5%。

 

除心血管疾病或癌症外，视网膜年龄差越大，显示其死亡风险越高，关联性为49%-67%。

 

视网膜年龄差每增加1年，死亡风险增加2%；除心血管疾病和癌症以外的特定原因外，在考虑了如高血压、体重(BMI)、生活方式和种族等因素后，死亡风险则增加3%。

 

对参与者左眼进行同样的研究也显示出类似的结果。

 

不过，这是一个观察研究，因此无法建立因果关系。研究人员也承认，视网膜图像只是在某一时刻拍摄的，同时，参与者或并不代表整个英国的人口。

 

尽管如此，他们写道：“我们的新研究结果已经确定，视网膜年龄差可作为单独指标来预测死亡风险，且对非心血管疾病或非癌症导致的死亡特别显著。上述结果表明，视网膜年龄可能是一个具有临床意义的衰老标志物。”

 

他们还写道：“视网膜提供了一个独特且可行的“窗口”，来评估与死亡风险上升相关的全身性血管和神经系统疾病的潜在病理过程。

 

“这一假设得到了先前研究的支持，这些研究表明视网膜成像包含有关心血管风险因素、慢性肾脏疾病和全身生物标志物的信息。”

 

他们解释说，新研究结果与先前的研究结果相互印证，增加了“视网膜在衰老过程中发挥重要作用，并且对增加死亡风险的衰老累积损伤敏感”这一假设的可靠性。

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