视网膜年龄差异与日本人口的全身性疾病之间的关联:纳加哈马研究

科学领域:

• 眼科和AI在医疗保健中的应用
• 生物标志物发现和验证
• 公共卫生和流行病学

背景情况:

• 视网膜年龄差距 (RAG) 是个人预测的视网膜年龄与其时间年龄之间的差异.
• 研究RAG作为系统健康的非侵入性生物标志物对于早期疾病检测至关重要.

研究的目的:

• 评估视网膜年龄差距作为日本人口系统健康的潜在生物标志物.
• 使用大规模队列评估RAG与全身/心血管疾病之间的关联.

主要方法:

• 利用了前性纳加哈马研究 (n=8,331) 的数据,以及微调 (n=2,261) 和分析 (n=6,070) 的队列.
• 一个深度学习模型被微调以从视网膜图像中预测视网膜年龄.
• 横截面和纵向分析检查了RAG与糖尿病,高脂血症,高血压和心血管疾病的关联.

主要成果:

• 深度学习模型实现了视网膜年龄预测的平均绝对误差为3.00-3.42年.
• 横截面分析显示RAG与糖尿病 (β = 1.08) 和高脂血症 (β = -0.67) 有显著的关联.
• 纵向分析表明,随着时间的推移,RAG的增加和高血压和高脂血症的出现之间存在边际关联.

结论:

• 视网膜年龄差异表明,作为系统健康的生物标志物,特别是糖尿病,高血压和高脂血症的生物标志物具有前景.
• RAG可以作为一个有价值的,非侵入性指标来评估系统健康状况.