学术研究
视网膜图像可预测生理年龄并揭示性别特异性衰老特征
研究利用英国生物银行71343名参与者的彩色眼底照片,微调RETFound基础模型预测实际年龄,平均绝对误差为2.85年。由此计算出的‘视网膜年龄差’(预测年龄减实际年龄)与心血管代谢指标、炎症水平、认知功能、全因死亡、痴呆、癌症及新发心血管疾病显著相关。全基因组分析发现多个与长寿、代谢、神经退行及年龄相关眼病相关的基因。分性别建模显示,男性更关联代谢综合征,女性则更突出视网膜血管变化,且绝经后女性的视网膜年龄差增大,临床关联模式趋近男性。
#人工智能#视网膜成像#衰老生物学
PubMed Ophthalmology