简而言之
- 癌症患者通常看起来比实际年龄大五岁左右，这种视觉年龄差异可以通过一个名为FaceAge的AI系统捕捉到，并且可以强烈预测多种癌症类型的生存几率。
- FaceAge在预测终末期患者的预期寿命方面优于医生的估计和现有的临床工具，为治疗决策提供了更客观的方法。
- AI的年龄预测与真实的生物学衰老标志物相关联，包括与CDK6基因的显著遗传关联，该基因参与细胞衰老过程，表明该工具可能不仅仅测量表面外观。
波士顿—— 如果一张简单的面部照片能揭示你的寿命会有多长呢？科学家们开发了一种名为FaceAge的人工智能系统，可以从面部照片中估计一个人的“生物年龄”，这可能会彻底改变医生如何为癌症患者做出生死攸关的治疗决策。
这项国际研究发表在《柳叶刀数字健康》杂志上，发现癌症患者通常看起来比他们的实际年龄大五岁左右。那些看起来明显更老的患者，无论其实际年龄、癌症类型或其他医学因素如何，生存前景都较差。
研究团队解释说，他们的AI模型通过分析面部照片来确定基于可见特征的生物年龄，从而提高癌症生存预测。这项工作是由哈佛医学院和荷兰马斯特里赫特大学的团队合作完成的。
医生在决定老年或虚弱的癌症患者是否能够承受侵袭性治疗时，往往依赖主观印象。FaceAge可以提供客观数据来支持这些关键选择，通过识别哪些患者最有可能从不同治疗方法中受益，从而挽救生命。
你的脸如何揭示你的“真实”年龄
这张图展示了FaceAge如何从患者的照片中计算出来。这张照片中的患者是AI生成的。点击放大。（来源：Mass General Brigham）
我们都知道有些人看起来比实际年龄年轻或年老很多。这不仅仅是外表上的问题，它反映了由于遗传、生活方式（如吸烟）和疾病过程等因素导致的生物老化速度。
研究团队通过训练深度学习系统，使用来自公开数据库的近6万张面部照片开发了FaceAge。AI分析了可能指示生物老化过程的面部特征，而这些特征仅靠实际年龄无法捕捉到。
经过训练后，研究人员在来自荷兰和美国的超过6,000名癌症患者身上测试了FaceAge，并将其估计值与实际生存结果进行了比较。研究结果显示，FaceAge估计值明显大于实际年龄的患者，在多种癌症类型中始终有更差的生存率。
当前吸烟者看起来明显更老（平均大约33个月），比以前吸烟者或从未吸烟者更老。患者的体重指数（BMI）与FaceAge估计值之间的关系却出乎意料地微弱。
或许最令人信服的是FaceAge在预测终末期癌症患者的生存率方面的表现。在这种情况下，准确的预后估计对于决定是否进行侵袭性治疗或专注于舒适护理至关重要。
遗传联系
研究人员还调查了FaceAge是否可能反映潜在的分子老化过程。他们分析了146名肺癌患者的基因数据，重点关注与细胞衰老相关的基因。
这项技术可以帮助确定对癌症患者来说，侵袭性治疗是否值得冒险。（© Seventyfour - stock.adobe.com）
AI的预测与一种名为CDK6的基因有关，该基因与细胞衰老有关。过去的研究表明，CDK6可以减缓细胞的衰老过程。在这项研究中，根据AI看起来更老的人倾向于在这个基因中的活性较低，这表明AI可能正在捕捉到真正的生物衰老迹象。然而，实际年龄并没有显示出相同的遗传关联。
医疗决策
如果这项技术成为主流，患者可以在医生拍照后的几秒钟内获得个性化的评估，了解他们的身体可能对各种癌症治疗方案的反应。
目前，医生通过主观评估和标准化但不完美的量表（如东部合作肿瘤组（ECOG）表现状态）来估计患者的体能状况。FaceAge可以提供一个更客观的衡量标准，特别是对于老年癌症患者，必须仔细权衡侵袭性治疗的好处和风险。
研究人员发现，癌症患者在不同癌症类型中看起来始终比实际年龄大，而良性疾病的患者FaceAge估计值则接近他们的实际年龄。这表明癌症及其治疗的综合效应加速了面部特征中可见的生物老化过程。
尽管取得了这些令人鼓舞的结果，但在FaceAge进入临床实践之前仍存在重大挑战。该技术必须在多样化人群中进行广泛验证，以确保其在不同种族、性别和年龄组中的效果一致。研究人员承认，他们的训练数据中可能存在偏见，其中包括许多知名人士的照片，这些人可能有不同的生活方式和社会经济因素影响他们的衰老模式。
伦理问题也必须得到解决。患者会如何看待一个算法分析他们的脸部来预测他们的生存率？保险公司是否会滥用这种技术来决定保险覆盖范围？随着技术的发展，这些问题需要谨慎考虑。
尽管如此，FaceAge可以将人工智能与医学结合，以数字本身无法捕捉的方式改变癌症技术。像FaceAge这样的工具可以帮助确保患者接受最适合其生物年龄而不仅仅是实际年龄的治疗。
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