用于患者身份识别的摄像头通常看起来不像医疗检测设备。然而，在一项新的癌症研究中，相隔数月或数年拍摄的常规面部照片似乎捕捉到了更深层的信息：患者在接受治疗期间生物学衰老的速度，以及这种变化与生存率的关系。
麻省总医院布莱根医疗系统的研究人员表示，这种被称为“面部衰老速率”（FAR）的动态指标，或许提供了一种无需抽血、扫描或活检就能随时间读取患者健康状况的新方法。研究团队在《自然通讯》杂志上撰文称，面部年龄比预期增长更快的癌症患者，比那些面部衰老速度较慢或更稳定的患者更有可能提前死亡。
这项研究建立在早期“FaceAge”研究的基础上。FaceAge是一种人工智能工具，可以从单张面部照片估算生物学年龄。去年，同一研究团队报告称，癌症患者的面部年龄通常比实际年龄大五岁左右，且更老的FaceAge估计值与治疗后较差的生存率相关。
而这一次，问题不在于一个人在一张照片中看起来有多老，而在于这个表观年龄变化的速度有多快。
当面部开始像生物标志物一样发挥作用
该研究检查了2276名年龄超过20岁、在布莱根妇女医院接受至少两个疗程放射治疗的癌症患者的系列面部照片。这些照片已经是常规临床工作流程的一部分，是在2012年至2023年间每次放射治疗开始前拍摄的。
研究人员比较了每位患者的两张照片，一张来自较早的治疗时间点，另一张来自较晚的时间点。然后，他们通过测量FaceAge的变化除以两张照片之间的时间间隔来计算FAR。数值大于1表示衰老加速，小于1表示衰老减慢。
他们还追踪了“面部年龄偏差”（FAD），这是一个独立指标，显示一个人在单张照片中看起来比其实际年龄大多少或小多少。
在整个群体中，首次放射治疗时的中位年龄为63.4岁，患者年龄范围从20.1岁到97.0岁。女性占50.5%，男性占49.5%。大多数患者为白人（85.1%），其次为黑人（5.1%）、亚裔（4.9%）和其他种族（4.9%）。
两张照片之间的中位时间间隔为286天。中位随访时间为35.7个月。
最引人注目的是变化的速度。中位FAR结果显示，患者的面部衰老速度比实际年龄衰老快40%。
面部衰老更快，生存期更短
研究团队根据照片间隔将患者分为三组：短期组（10至365天）、中期组（366至730天）和长期组（731至1460天）。
时间间隔很重要。在短期间隔内，FAR变化很大，因为分母很小，即使是微小的波动也会产生巨大的变化。在较长时间跨度内，数值趋于稳定。
即便如此，三组患者的生存信号仍然存在。
在短期间隔组中，FAR高的患者中位生存期为4.1个月，而FAR低的患者为6.5个月。在中期组中，面部衰老较快的患者中位生存期为6.4个月，而衰老较慢的患者为12.5个月。在长期组中，差距进一步拉大：15.2个月对比36.5个月。
风险比也指向同一方向。在单变量分析中，所有三个时间窗口内的高FAR都与更高的死亡风险相关。例如，在长期间隔组中，FAR高于1的风险比为1.60。在调整了照片间隔、性别、种族和第二次放射治疗时的癌症诊断后，这种关联仍然显著，调整后的风险比为1.65。
在第二次放射治疗时患有转移性癌症的患者中，这种模式也成立，这是研究中最大的风险亚组。作者表示，那里的生存曲线分离更为明显。
并非所有常用指标都表现出相同的行为。年龄本身在任何时间间隔组中都没有显示出与生存率的显著关联。种族和诊断的关联因队列而异，而男性性别仅在长期间隔组中与较低的死亡风险相关。
动态指标可能比单次快照更重要
该研究最有趣的发现之一是比较FAR与单次FaceAge偏差测量（FAD）。
FAD和FAR都高的患者面临最差的生存前景。但随着时间的推移，FAR似乎比单独的FAD提供更多信息。在短期间隔组中，两个指标都会影响死亡风险。在较长期间隔中，衰老速率本身似乎承担了更多的预后权重。
这一点很重要，因为它表明可见生物学变化的速度可能比单次估计一个人看起来有多老更能说明问题。
研究团队通过绘制FAD和FAR组合下的风险比等高线图观察到了这种转变。在短期间隔中，两个值都很重要。在长期间隔中，等高线趋于平坦，表明FAR已成为更强的信号。
一项使用较晚FAD值的额外分析显示出类似的趋势，但较晚的单次测量不如FAR那样能清晰区分结果。作者写道，扩展分析显示，在所有时间间隔内，FAR的表现都优于单次时间点的FAD，其中在长期组中表现最为强劲。
“从多次常规面部照片中推导出面部衰老速率，可以实现对个体健康状况近乎实时的追踪，”共同资深作者兼通讯作者、麻省总医院布莱根癌症研究所的放射肿瘤学家、该机构“人工智能在医学”项目的教员Raymond Mak说。“我们的研究表明，随时间测量FaceAge可能有助于完善个性化治疗计划，改善患者咨询，并指导肿瘤学随访的频率和强度。”
面部可能捕捉到了什么
作者认为，更快的面部衰老可能反映了更广泛的生物压力，包括细胞衰老、DNA损伤和组织修复能力下降，所有这些过程都与衰老和癌症进展有关。
这并不意味着面部本身解释了疾病。它意味着可见的变化可能作为其他健康变化的代理指标，而这些变化正在体内发生。
研究团队将FAR描述为一种动态生物标志物，它可能特别有用，因为医学从重复测量中学到的往往比单次读数更多。文章指出了其他领域的类似模式，从心血管护理中的血压变异，到前列腺癌中的PSA速度，以及阿尔茨海默病中的重复生物标志物追踪。
这里也有实际吸引力。与许多生物学年龄指标不同，FAR不需要实验室分析或特殊设备，只需要一些癌症诊疗中已经使用的临床摄影。
这使得它更容易重复。
研究人员指出，他们队列中的许多患者患有转移性疾病，在第一次放射治疗时占62.9%，在第二次放射治疗时占78.7%。在这种情况下，高FAR可能有助于识别那些需要温和、低毒性姑息治疗而非强化治疗的患者。它还可能帮助临床医生更仔细地平衡症状缓解、生活质量和生存目标。
第二项最近的FaceAge研究发表在《柳叶刀数字健康》上，将这一更广泛的想法推进一步。在超过24500名年龄超过60岁并接受放射治疗的癌症患者中，65%的患者的FaceAge估计值大于实际年龄。那些FaceAge估计值比实际年龄大至少10岁的患者生存结局较差，而差异在5岁或以内的患者结局较好。
局限性并不小
这些发现是有希望的，但该研究也存在明显的限制。
患者队列以白人为主，作者表示，这可能会限制结果在更多样化人群中的推广，尤其是因为不同种族的面部衰老模式可能不同。大多数患者也是老年人，留下了关于结果是否在较年轻人群中同样成立的问题。
照片质量、光照和面部表情可能影响表现。研究人员还缺乏疾病进展、治疗细节、恶病质和毒性作用的详细数据，所有这些都可能影响外观和生存。这些缺失的变量可能充当了混杂因素。
还有时间的问题。照片不是在固定的研究间隔拍摄的，而是在特定的放射治疗时间点拍摄的，这意味着短期、中期和长期组可能反映了不同的临床情况，而不是基于时钟的干净比较。
尽管这些关联是显著的，但这些模型尚未在前瞻性临床试验中得到验证。
然后是伦理问题。文章指出了隐私问题、分析面部的AI系统可能存在偏见，以及在更广泛临床使用之前需要透明算法和强大的数据保护。
“通过简单的照片随时间追踪FaceAge，提供了一种非侵入性、成本效益高的生物标志物，有可能为个体提供健康信息，”共同作者、麻省总医院布莱根“人工智能在医学”项目主任Hugo Aerts说。“我们希望随着持续的研究，能够了解FaceAge如何为其他慢性疾病患者和健康个体提供预后信息。”
研究的实际意义
目前，FAR并不是一个独立的决策工具，该研究也没有表明改变面部衰老会改变患者的结局。它表明的是，基于面部的重复年龄估计可能为癌症治疗增加另一个层次，特别是当医生试图了解患者随时间推移的承受能力时。
在肿瘤学中，这可能意味着更好的风险分层、更个性化的随访以及关于治疗强度的更清晰对话。从长远来看，研究人员认为同样的方法可以在慢性疾病甚至更健康的人群中进行测试，在这些人群中，重复的非侵入性检查可能在症状变得明显之前就发现健康变化。
研究团队还启动了一个经机构审查委员会批准的网站门户，公众可以提交面部照片以接受FaceAge评估并为研究做出贡献。这项技术是否成为常规护理的一部分，将取决于一些不那么花哨的要素：仔细的验证、在不同人群中的公平表现，以及证明这些信息能改善真实临床决策的证据。
研究结果可在《自然通讯》期刊上在线查阅。
【全文结束】