晶狀體年齡（LensAge）：基于深度學習的生物學年齡，創新年齡相關疾病風險的自我評估模式

衰老與機體健康狀況和疾病發生風險密切相關。當前，全球人口老齡化日益嚴峻，衰老水平的評估對健康管理十分重要。然而，衰老受遺傳、環境、生活方式等多因素綜合影響，單純的時序年齡（即從出生以來經歷的時間）不能準確反映個體衰老，處于同一時序年齡的個體可能有不同的衰老速度。生物學年齡是衰老評估的重要量化指標，但目前缺乏便捷高效的評估手段。晶狀體在衰老過程中呈特征性變化，如出現白內障，并且可被影像學檢查便捷、客觀地捕捉，是評估衰老的重要窗口。

為此，中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊聯合國內外多學科研究團隊，基于20至96歲個體的大樣本晶狀體圖像研發生物學年齡智能評估技術，首次提出“晶狀體年齡”，預測重大疾病和死亡發生風險，創新疾病風險的自我評估模式。研究成果“LensAge index as a deep learning-based biological age for self-monitoring the risks of age-related diseases and mortality”于2023年11月6日在高水平雜志Nature Communications（中科院一區）在線發表，為健康智能管理提供創新醫療技術和服務模式，提高年齡相關疾病防治水平。

圖1：“晶狀體年齡”論文在Nature Communications雜志在線發表頁面

晶狀體是評估機體衰老的重要窗口

當前人口老齡化日益嚴峻，全球范圍內年齡在60歲或以上的人數在2017年至2100年預計增長3倍，在2100年將達31億。衰老與機體健康水平密切相關。衰老過程中，機體生理功能減退，高血壓、冠心病等系統性疾病的患病率增加。因此，評估機體衰老水平對個體健康管理和疾病干預至關重要。然而，衰老受遺傳、環境等多因素綜合影響，是一個復雜而多維的生理過程，單純的時序年齡并不能準確反映個體衰老水平。生物學年齡是根據人體生理學和解剖學的年齡進程狀態所推斷出來的年齡，可作為人體衰老評估的重要量化指標。但目前生物學年齡評估尚缺乏便捷高效的技術手段。

晶狀體在衰老過程中呈現特征性變化，例如出現最常見的年齡相關性白內障，且患有糖尿病等年齡相關性疾病的個體發生白內障的時機要更早。此外，晶狀體在解剖位置上處于眼前段，其特征可被非侵入性的影像學檢查客觀、快速地記錄。因此，晶狀體可作為評估個體生物學年齡和衰老的重要窗口。

研發晶狀體年齡智能評估技術 預測重大疾病和死亡發生風險

為挖掘不同年齡段晶狀體組織的關鍵衰老特征，研究團隊基于覆蓋20-96歲個體的大樣本晶狀體圖像數據，依托天河二號超算中心訓練人工智能模型，首次提出可準確反映機體衰老水平的“晶狀體年齡”?！熬铙w年齡”被證明不僅可以揭示視力下降、白內障、玻璃體混濁等眼部衰老，更重要的是能預測糖尿病、高血壓、冠心病、癌癥等年齡相關性系統性重大疾病發生的風險。此外，研究團隊通過隨訪追蹤入組人群的健康狀況和是否發生死亡等年齡相關事件，證實“晶狀體年齡”可有效預測個體的全因死亡率，為衰老相關健康狀況的評估提供了重要的依據。

圖2：“晶狀體年齡”智能評估技術研發流程

智能手機遷移應用 創新年齡相關疾病風險的自我評估模式

研究團隊進一步將“晶狀體年齡”評估技術應用到手機端，通過手機采集晶狀體圖像進行智能分析，實現院外場景下衰老水平和疾病風險的自我評估。這種無創、便捷的方法為增齡過程中的健康管理提供了新的方式。該技術有望為院外的健康智能管理提供創新醫療技術和服務模式，及時預警衰老相關疾病發生和死亡風險，檢測全身和眼部疾病發生的危險個體，全面提升自我健康管理和疾病防治水平。

圖3：基于智能手機進行衰老相關疾病風險自我監測模式示意圖