人類是高度依賴視覺的動物，在日常生活中我們接受到的資訊有80%以上來自于眼睛，無愧于人類“最重要體表器官”的稱号。人們常說眼睛是心靈的窗戶，殊不知眼睛更是身體的窗戶，甚至可以預知人體的疾病、衰老和死亡。
衆所周知，抗衰界向來是“整活”不斷，一項結合了眼科學與人工智能，由澳洲墨爾本大學眼科學教授、中山大學眼科中心二級教授何明光牽頭的研究指出：
“視網膜年齡差距（retinal age gap）可以作為一種全新的衰老辨別，更有效地預測機體的健康狀況和死亡風險，具體表現為視網膜年齡差距每增加1年，全因死亡風險增加2%，心血管疾病和癌症外的特定原因死亡風險增加3%。”
相關研究于2022年發表于《英國眼科學雜志》[1]。
圖注：視網膜年齡差距可作為預測死亡率的生物标志
什麼是“視網膜年齡差距”
雖然看起來彎彎繞繞的，但視網膜年齡差距這個概念其實不算陌生。時光派曾在《中外學者重磅發現！全新人體器官年齡檢測方法釋出，多元、精準抗衰時代即将到來》（點選藍字跳轉）一文中彙總報道了體内多個調控衰老程序的“時鐘”——即所謂的生物學年齡。視網膜同樣具有自己的年齡，而視網膜年齡與個人實際年齡的內插補點，就被稱作視網膜年齡差距。
科學家們盯上視網膜也并非心血來潮，視網膜與心髒、大腦和腎髒等重要器官有着相似的胚胎起源、生理特征和解剖結構。作為唯一可以在體内觀察到微血管和神經組織的器官，視網膜能夠忠實地反映血液體循環狀況，并具備與大腦相同的神經退行性病理變化。此外，眼底拍攝并進行人工智能分析便可擷取視網膜年齡差距，這種快速、經濟、非侵入性的特點是其他“時鐘”無法比拟的。
天時，地利，人和
本文通訊作者何明光教授目前擔任中山大學眼科學國家重點實驗室的課題組長，在國際人工智能眼科領域已是聲名遠播，其團隊所創造的AI眼科醫生系統，也達到了世界領先水準。功底深厚的眼科實力加上先進的人工智能算法，可謂占盡天時地利，而英國生物樣本庫（UK biobank）則遞上了最後一塊“人和”拼圖。
英國生物樣本庫于2006-2010年間收集了近五十萬份年齡在40-69歲的志願者資訊，包括全面的健康調查問卷，詳細的身體測量和生物樣本收集，并進行多年的跟蹤調查，目前該資料庫可供全球範圍内的研究者申請使用[2]。
深度學習算法“奪人眼球”
研究者團隊首先從資料庫中篩選了來自11052名健康參與者的19200張眼底圖檔，将其投喂給人工智能，結果表明：視網膜年齡和實際年齡之間存在很強的關聯性，整體準确度在3.5年内，優于大部分已有的衰老生物辨別：如DNA甲基化時鐘的平均标準誤差為3.3-5.2歲，血液譜時鐘為5.5-5.9歲，轉錄組衰老時鐘為6.2-7.8歲[3-8]。
在經過大量資料校正後，深度學習算法又分析了來自35913名随機志願者的35917張眼底圖檔并計算視網膜年齡差距（視網膜年齡-實際年齡），正數代表視網膜“更衰老”，負數則表示視網膜“更年輕”。
圖注：深度學習算法評估視網膜年齡差距
為了更準确地評估視網膜年齡差距所造成的影響，研究者們針對人群的年齡、種族、性别、受教育水準、吸煙狀況、糖尿病史、心髒病史等諸多協變量優化了算法模型，得到了“視網膜年齡差距每增加1年，全因死亡風險增加2%，心血管疾病和癌症外的特定原因死亡風險增加3%”的結論。
在平均11年間的回訪中，全因死亡志願者總計1871名，其中321人(17.2%)死于心血管疾病，1018人(54.4%)死于癌症，532人(28.4%)死于其他特定原因。
其中，特定原因緻死與視網膜年齡差距的相關度達到了49%-67%，而心血管疾病和癌症的相關度則并不顯著，這可能是由于現代醫學針對心血管疾病和癌症有了更發達的治療手段，大大降低了死亡率。
圖注：視網膜年齡差距與死亡風險之間的關聯
資料之外，何種未來
文章的主體研究大緻如此，作者也在末尾複盤了該研究的臨床意義：首先，視網膜年齡差距可以作為一種新穎且準确的衰老生物辨別；其次，眼底成像快速、經濟、無創性的特點能使其成為一種便利的篩查工具，用于确定死亡風險增加的個體。
随着智能手機的發展以及深度學習算法的整合，在未來，或許我們每個人都能随時随地檢測自己的視網膜年齡，從中檢測出多種眼疾病狀況，并對其他疾病風險做出預測。
盡管研究具備大規模的樣本量、長期随訪、标準化的眼底圖像采集方案以及統計模型中對多種混雜因素的調整，作者仍然承認研究具有一定的局限性，比如這些視網膜圖像是在特定時刻捕捉到的，而且參與者無法代表全部人口，因為健康狀況極差的人不太可能參與本項研究。
時光派點評
自從英國生物樣本庫公開資料後，形形色色的研究如雨後春筍般冒了出來。不得不承認這是一項偉大的事業，它所提供的資料，如果利用得當可以在很大程度上改善人類健康和衛生保健水準。與此同時，筆者也期待中國也能擁有自己的大規模生物樣本庫，進而更為精準的提高國民健康水準。如您對抗衰老研究有着無限的興趣與好奇，可以進入交流社裙，派派助理v：timepie10。回到本篇文章，盡管研究存在一定局限性，但作者首次提出了“視網膜年齡差距”的概念，并整合深度學習算法評估了它與死亡率的關聯，為後續研究提供了可靠的參考，也為人們提供了可以暢想的未來。
—— TIMEPIE ——
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參考文獻（篇幅過長，有需要也可問助理要）