網膜は生物学的年齢と人の実年齢との差が死亡リスクの高まりに関連

目の後ろの神経組織の感光層である網膜の生物学的年齢と人の実年齢の違いは、死亡リスクに関連していると、the British Journal of Ophthalmology（英国眼科ジャーナル）で公開された研究でわかりました。

この「網膜年齢差」は、検査ツールとして使用できる可能性があると研究者らは示しています。

このような増え続ける証拠は、網膜の小血管（微小血管系）のネットワークが、体の循環器系と脳の全体的な健康状態での信頼できる指標である可能性があることを示唆しています。

病気や死亡のリスクは年齢とともに増加しますが、これらのリスクは同じ年齢の人々の間でかなり異なることは明らかです。

これは、「生物学的老化」は個人に固有のものであり、現在および将来の健康のより良い指標である可能性があることを意味していると研究者らは述べています。

時系列の老化と歩調を合わせていない生物学的な老化を探るため、いくつかの組織、細胞、化学的、および画像診断による指標が開発されてきました。

しかし、これらの技術は倫理的、そして、プライバシーの問題を抱えているだけでなく、しばしば侵襲的であり、費用も時間もかかると研究者たちは述べています。

したがって、彼らは深層学習（ディープラーニング）に目を向け、目の内側の背面である眼底の画像から人の網膜年齢を正確に予測できるかどうか、そしてこれとそして、これと「網膜年齢差」と呼ばれる人の実際の年齢との違いが、死亡リスクの高まりに関連している可能性があるかどうかを確認しました。

深層学習は、機械学習と人工知能（AI）の一種であり、人々が特定の種類の知識を習得する方法を模倣します。

ただし、線形である従来の機械学習アルゴリズムとは異なり、深層学習アルゴリズムは複雑さが増す階層に積み重ねられています。

研究者たちは、40歳から69歳までの46,969人の成人から撮影した80,169枚の眼底画像を利用しました。

これらはすべて、50万人を超える中高年の英国居住者を対象とした大規模な人口ベースの研究であるUK　Biobank（UKバイオバンク）から採取されたものでした。

最初のBiobankのヘルスチェックで比較的健康な11,052人の参加者約19,200件の右目の眼底画像を使用して、網膜年齢予測の深層学習モデルの精度を検証しました。

予測された網膜年齢と実際の年齢との間には全体的な精度を3.5年以内として、強い関連性が示されました。

次に、平均11年間の追跡期間中に、残りの35,917人の参加者の網膜年齢差を評価しました。

この間に、1871人（5％）の参加者が死亡し、321人（17％）が心血管疾患、1018人（54.5％）が癌、そして、532人（28.5％）に認知症を含む他の原因が見つかりました。

網膜の年齢差が3年、5年、および10年以上の「老化が速い人」（網膜が実際の年齢よりも老化していた人）の割合は、それぞれ51％、28％、および4.5％でした。

網膜の年齢差が大きいと、心血管疾患や癌以外の死亡リスクが49％〜67％高くなります。

そして、高血圧、体重（BMI）、ライフスタイル、民族性などの潜在的に影響力のある要因を考慮した後では、実際の年齢と網膜年齢の差が1年増えるごとに、心血管疾患や癌以外の特定の原因による死亡のリスクが2％増加し、潜在的に考慮した後、死亡のリスクが3％増加しました。

左目に同じ検査を適用しても、同様の結果が得られました。

これは観察研究であるため、原因を特定することはできません。

研究者たちはまた、網膜画像がある瞬間に撮影されたものであり、参加者が英国の人口全体を代表していない可能性があることを認めています。

それにもかかわらず、彼らは次のように記しています。

「私たちの新しい発見では、網膜の年齢差が、特に心血管疾患や癌以外の死亡リスクの増加の独立した予測因子であることを決定しました。
これらの発見は、網膜年齢が老化の臨床的に重要なバイオマーカーである可能性があることを示唆しています。」

彼らは次のように付け加えています。

「網膜は、死亡リスクの増加に関連する全身性血管疾患および神経疾患の根本的な病理学的プロセスを誰もが評価できる窓口となります。」

「この仮説は、網膜イメージングに心血管リスク因子、慢性腎臓病、および全身性バイオマーカーに関する情報が含まれていることを示唆している以前の研究によって裏付けられています。」

この新しい発見は、以前の研究と合わせて、「網膜が老化プロセスにおいて重要な役割を果たし、死亡リスクを高める、老化による累積的損傷に敏感である」という仮説を益々強調しています。

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