AI视网膜扫描或可帮助预测骨折前的骨质疏松风险AI Retinal Scans May Help Predict Osteoporosis Risk Before Fractures Occur  | Discover Magazine

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.discovermagazine.com美国 - 英语2026-05-31 23:32:37 - 阅读时长3分钟 - 1346字
研究人员发现,通过人工智能分析的视网膜扫描结果可能成为预测骨质疏松症的新工具。发表在《PLOS数字健康》的研究表明,视网膜生物年龄比实际年龄大的人更易出现骨密度降低、骨折风险增加以及未来发展为骨质疏松症的可能。研究团队利用RetiAGE人工智能工具分析了近2000名新加坡老年人和4.4万名英国生物银行参与者的视网膜图像与骨骼健康数据,发现即使在控制了年龄、吸烟、糖尿病等多种风险因素后,视网膜老化程度与骨质健康仍存在显著关联。这一发现或使常规视网膜扫描成为早期识别骨质疏松风险的便捷方法,比传统DEXA骨密度检测更易获取且成本更低,有望改变骨质疏松这一"沉默疾病"的早期筛查方式。
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AI视网膜扫描或可帮助预测骨折前的骨质疏松风险

常规的眼部扫描可能揭示的不仅仅是某人是否需要戴眼镜。它还可能帮助医生在骨折发生前几年就发现骨质疏松的迹象。

这似乎是一个不太可能的联系。但视网膜——眼睛后部的感光组织——也可能反映身体其他部分的衰老情况,包括那些看似与视力完全无关的部分,如骨骼。

在《PLOS数字健康》上发表的一项新研究中,研究人员发现,视网膜在生物学上显得"更老"的人,更可能骨密度较低、骨折风险更高,并且在晚年发展为骨质疏松症的可能性更大。

全球近20%的人受骨质疏松症影响,这种疾病常被称为"沉默的疾病",因为许多人在发生骨折前并不知道自己骨骼正在变弱。标准筛查测试,即DEXA扫描,对于尚未显示高风险的人群来说可能既昂贵又难以获得。研究人员表示,视网膜扫描或许有一天能更早、更轻松地标识骨质疏松风险。

利用AI通过视网膜扫描预测骨质疏松风险

为探索这一联系,研究人员使用了一种名为RetiAGE的人工智能工具。该系统分析视网膜照片,并评估某人的眼睛是否在生物学上比预期年龄更老。

研究团队首先使用新加坡近2000名老年人进行了测试,这些老年人在同一日进行了视网膜扫描和骨密度测量。视网膜在生物学上显得更老的人,其髋部和股骨多个部位的骨骼往往较弱。他们的骨折风险评分也更高。

但研究团队想知道,眼睛是否只是反映现有的骨质流失,还是可能实际预测在骨质疏松症发展前几年的未来问题。

因此,他们转向了近4.4万名在研究开始时没有骨质疏松症的英国生物银行参与者。在大约12年的随访中,视网膜看起来更老的人更有可能在后期发展为骨质疏松症。在视网膜老化程度最高的人群中,风险比最低组高出约40%。

即使研究人员考虑了许多常见的骨质疏松风险因素,包括年龄、吸烟、身体活动、糖尿病、高血压、更年期和体重,这种模式仍然存在。

眼睛和骨骼为何会有关联?

乍一看,视网膜和骨骼似乎没有太多共同点。但研究人员表示,这两种组织似乎都对与衰老相关的许多长期压力有反应。

炎症、血液循环不良和代谢疾病会慢慢损害视网膜中的微小血管,并随时间推移导致骨质流失。身体活动和阳光照射(对维持健康骨骼都至关重要)也已知会影响视网膜健康。

研究人员还发现了视网膜老化和骨质疏松风险之间的基因重叠。研究中强调的一个名为IRF4的基因,似乎在视网膜炎症和骨重建中都发挥作用。

骨质疏松预警信号或可在眼科检查中显现

眼睛可能告诉我们关于整体健康的更多信息,远超我们曾经的认知。先前的研究已经将视网膜老化与包括心血管疾病、帕金森病和慢性肾病在内的疾病联系起来。

与传统骨扫描不同,视网膜成像已经在许多眼科诊所和糖尿病筛查中很常见,这意味着该技术已经存在于医生的办公室中。

现在,研究人员认为骨质疏松症也可能加入这一不断增长的列表。对眼睛后部的快速拍照,或许有一天能帮助发现某人的骨骼是否在症状出现前变得更脆弱。

本文不提供医疗建议,仅用于信息目的。

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  • 发表在《PLOS数字健康》上的研究:《视网膜生物年龄与骨矿物质密度和骨折风险评分相关,并预测骨质疏松症的发生》

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