망막 연령 차이: 사망 위험을 평가하는 새로운 방법?

망막 나이 차이

이 연구는 UK Biobank의 데이터를 사용하여 35,913명의 “망막 연령 차이”를 조사했습니다. 망막 연령 차이는 딥 러닝이 평가하는 망막의 생물학적 연령과 사람의 연대기적 연령 간의 차이입니다. 양수 값은 망막이 실제 나이보다 더 나이 들어 보인다는 것을 나타냅니다.

연구에 참여한 사람들은 중년 이상이었고 평균 연령은 52.6세였으며 시작 연령 범위는 40-69세였습니다. 연구자들은 향후 11년 동안 코호트의 사망률 데이터를 조사했습니다. 이 기간 동안 1,871명(코호트의 5.21%)이 사망했습니다.

실제 연령보다 나이가 많은 망막 연령을 가진 사람들은 몇 가지 원인으로 인해 사망 위험이 증가했습니다. 망막의 연령 차이가 더 커질수록 사망 위험이 증가했습니다.

사망률 증가의 원인

사망률 위험은 일부 원인에 대한 망막 연령 차이와 관련이 있었지만 심혈관 질환과 암이라는 두 가지 주목할만한 예외가 있었습니다. 이 조건은 연구에 기록된 사망의 71.6%를 야기했습니다.

치매로 인한 사망을 포함한 나머지 사망은 더 오래된 망막 연령과 관련이 있습니다. 이러한 원인으로 인해 망막 연령 차이가 큰 사람들의 사망 위험은 49-67% 더 높았습니다.

망막의 연령 차이가 1년 증가할 때마다 심혈관 질환 및 암 이외의 원인으로 인한 사망 위험이 3% 증가했습니다.

연구자들은 그들의 연구가 몇 가지 한계가 있음을 인정합니다. 첫째, 관찰연구로서 이 연구는 원인을 규명할 수 없다. 둘째, 참가자는 모두 자원 봉사자였으며 93 %가 백인이었습니다. 따라서 결과가 모든 인구에 적용되지 않을 수 있습니다.

가능한 스크리닝 도구

한계에도 불구하고 연구자들은 망막 영상이 비침습적이고 저렴한 스크리닝 도구로 유용할 수 있다고 제안합니다.

와 말하기 MNT, 이사회 인증 안과 의사이자 펠로우십 훈련을 받은 망막 전문가인 Dr. Philip Storey는 다음과 같이 동의했습니다. [the] 혈관을 비침습적으로 직접 검사할 수 있는 유일한 영역입니다. 망막 혈관계에 영향을 미치는 동일한 과정이 전신에 영향을 미칠 수 있습니다 […] — 망막 조직이나 혈관의 손상은 종종 전신 질환의 징후입니다.”

그는 계속해서 “노화 과정을 더 잘 이해하고 망막 영상을 사용하여 전신 질환이나 사망률 증가 위험이 높은 개별 환자를 식별할 수 있는지 여부에 대한 추가 연구가 필요합니다.”라고 말했습니다.

Krauss 박사는 이 견해를 반영하여 다음과 같이 말했습니다. MNT 연구에 중요한 의미가 있다는 것입니다. 그는 “커플링 [artificial intelligence] ~와 함께 [deep learning] 현재와 ​​미래의 관찰 및 측정을 평가하는 데 있어 의심할 여지 없이 우리는 더 큰 이해로, 의학에서는 더 우수하고 안전한 치료 개입으로 이어질 것입니다.”

“1500년대 프랑스 시인 Guillaume de Salluste Du Bartas는 눈을 ‘영혼의 창’으로 묘사했지만, 점점 더 우리는 눈이 뇌와 실제로 몸 전체를 통하는 창이라는 것을 알게 됩니다.”

– 하워드 크라우스 박사