晶状体年龄（LensAge）：基于深度学习的生物学年龄，创新年龄相关疾病风险的自我评估模式

衰老与机体健康状况和疾病发生风险密切相关。当前，全球人口老龄化日益严峻，衰老水平的评估对健康管理十分重要。然而，衰老受遗传、环境、生活方式等多因素综合影响，单纯的时序年龄（即从出生以来经历的时间）不能准确反映个体衰老，处于同一时序年龄的个体可能有不同的衰老速度。生物学年龄是衰老评估的重要量化指标，但目前缺乏便捷高效的评估手段。晶状体在衰老过程中呈特征性变化，如出现白内障，并且可被影像学检查便捷、客观地捕捉，是评估衰老的重要窗口。

为此，中山大学中山眼科中心林浩添教授团队联合国内外多学科研究团队，基于20至96岁个体的大样本晶状体图像研发生物学年龄智能评估技术，首次提出“晶状体年龄”，预测重大疾病和死亡发生风险，创新疾病风险的自我评估模式。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日在高水平杂志Nature Communications（中科院一区）在线发表，为健康智能管理提供创新医疗技术和服务模式，提高年龄相关疾病防治水平。

图1：“晶状体年龄”论文在Nature Communications杂志在线发表页面

晶状体是评估机体衰老的重要窗口

当前人口老龄化日益严峻，全球范围内年龄在60岁或以上的人数在2017年至2100年预计增长3倍，在2100年将达31亿。衰老与机体健康水平密切相关。衰老过程中，机体生理功能减退，高血压、冠心病等系统性疾病的患病率增加。因此，评估机体衰老水平对个体健康管理和疾病干预至关重要。然而，衰老受遗传、环境等多因素综合影响，是一个复杂而多维的生理过程，单纯的时序年龄并不能准确反映个体衰老水平。生物学年龄是根据人体生理学和解剖学的年龄进程状态所推断出来的年龄，可作为人体衰老评估的重要量化指标。但目前生物学年龄评估尚缺乏便捷高效的技术手段。

晶状体在衰老过程中呈现特征性变化，例如出现最常见的年龄相关性白内障，且患有糖尿病等年龄相关性疾病的个体发生白内障的时机要更早。此外，晶状体在解剖位置上处于眼前段，其特征可被非侵入性的影像学检查客观、快速地记录。因此，晶状体可作为评估个体生物学年龄和衰老的重要窗口。

研发晶状体年龄智能评估技术 预测重大疾病和死亡发生风险

为挖掘不同年龄段晶状体组织的关键衰老特征，研究团队基于覆盖20-96岁个体的大样本晶状体图像数据，依托天河二号超算中心训练人工智能模型，首次提出可准确反映机体衰老水平的“晶状体年龄”。“晶状体年龄”被证明不仅可以揭示视力下降、白内障、玻璃体混浊等眼部衰老，更重要的是能预测糖尿病、高血压、冠心病、癌症等年龄相关性系统性重大疾病发生的风险。此外，研究团队通过随访追踪入组人群的健康状况和是否发生死亡等年龄相关事件，证实“晶状体年龄”可有效预测个体的全因死亡率，为衰老相关健康状况的评估提供了重要的依据。

图2：“晶状体年龄”智能评估技术研发流程

智能手机迁移应用 创新年龄相关疾病风险的自我评估模式

研究团队进一步将“晶状体年龄”评估技术应用到手机端，通过手机采集晶状体图像进行智能分析，实现院外场景下衰老水平和疾病风险的自我评估。这种无创、便捷的方法为增龄过程中的健康管理提供了新的方式。该技术有望为院外的健康智能管理提供创新医疗技术和服务模式，及时预警衰老相关疾病发生和死亡风险，检测全身和眼部疾病发生的危险个体，全面提升自我健康管理和疾病防治水平。

图3：基于智能手机进行衰老相关疾病风险自我监测模式示意图