巴克研究所教授PankajKapahi认为眼睛是衰老的窗口。他的实验室与谷歌健康和扎医院合作，展示了如何利用视网膜中富含血管的组织眼底成像来跟踪人类衰老，这种方式是非侵入性的，更便宜，比目前可用的其他衰老时钟更准确。在eLife上发表的文章，研究人员还进行了一项全基因组关联研究（GWAS），以确定这种时钟的遗传基础，他们称之为eyeAge。
“这种类型的成像对于跟踪旨在减缓衰老过程的干预措施的有效性可能非常有价值，”该研究的高级合著者Kapahi说。“结果表明，在不到一年的时间内，我们应该能够通过注意到接受治疗者的眼睛的明显变化，以71%的准确率确定衰老轨迹，从而为老年保护疗法提供可操作的评估。Kapahi指出，视网膜扫描可能更可靠，因为眼睛的变化比血液中的生物标志物更不容易受到日常波动的影响，而血液的生物标志物更具动态性，并且可能受到像吃饭或当前感染这样简单的事情的影响。
越来越多的证据表明，视网膜中的微脉管系统可能是身体循环系统和大脑整体健康的可靠指标。眼睛的变化伴随着衰老和许多与年龄有关的疾病，包括年龄相关性*斑变性（AMD），糖尿病视网膜病变以及帕金森氏症和阿尔茨海默病。眼科医生通常可以检测到艾滋病，慢性高血压和眼睛肿瘤的早期症状，这种效用并不奇怪，因为血管系统的任何细微变化首先出现在最小的血管中，而视网膜中的毛细血管是体内最小的。
但是，即使是最复杂的仪器也经常无法检测到这些小血管的细微变化，因此需要使用深度学习，这是谷歌研究院带头的一项努力。来自谷歌和其他地方的研究人员已经开发了从视网膜图像预测糖尿病视网膜病变的模型，并继续使用视网膜图像来识别至少39种眼部疾病，包括青光眼，糖尿病视网膜病变和AMD，以及非眼部疾病，如慢性肾脏疾病和心血管疾病。
谷歌研究人员使用他们经过充分研究的EyePACS数据集训练和调整了eyeAge模型，该数据集涉及超过，名患者，并将其应用于英国生物银行的患者，该数据库涉及64，多名患者。
“我们的研究强调了纵向数据对于分析准确的衰老轨迹的价值。通过EyePACS纵向数据集，随着时间的推移，涉及来自个体的多次扫描，我们的结果显示，连续两次访问个体而不是随机，时间匹配的个体具有更准确的正预测率，“共同通讯作者和谷歌研究前研究员SaraAhadi说，他现在是Alkahest的高级计算生物学家。
注意到eyeAge独立于表型年龄（基于血液标志物的成熟衰老时钟），Ahadi补充说：“我们正在通过不同的镜头研究衰老，并将更多信息带到桌面上。我们希望eyeAge能够与其他时钟一起使用，使跟踪衰老更加强大，强大和全面。
GWAS是在巴克研究所利用英国生物银行提供的生物样本完成的。巴克研究所的博士后肯尼斯·威尔逊（KennethWilson）验证了分析中强调的一些基因，这是基于巴克先前的研究，该研究揭示了饮食，眼睛健康和果蝇寿命之间的联系。威尔逊从患者样本中鉴定出近30个基因，这些基因与视力下降、糖尿病、听力损失、阿尔茨海默病、心血管疾病和中风有关。其中一个基因ALKAL2先前已被证明可以延长果蝇的寿命（通过果蝇同系物ALK）。当威尔逊敲倒果蝇体内的基因时，它改善了它们以后的视力并延长了它们的寿命。
卡帕希说，这项研究的结果已经成熟，可以进行更多的研究。“了解这些已经与其他年龄相关疾病相关的基因如何影响我们在眼睛中看到的变化，这将是非常有用的，”他说。“这是人类数据，为年龄相关疾病的潜在治疗提供了目标。事实上，我们可能能够以如此低成本、非侵入性的方式跟踪它们的功效，这是一个巨大的优势。
更多信息：SaraAhadi等人，纵向眼底成像及其全基因组关联分析为人类视网膜衰老时钟提供了证据，eLife（）。DOI：10./eLife.
期刊信息：eLife