本研究的目的是调查视网膜年龄差距与发生卒中风险的关系及其对发生卒中的预测价值。

来自英国生物银行队列中46969名参与者的共计80169张眼底图像符合图像质量标准。基于基线时11052名无病参与者的19200张眼底图像构建了一个深度学习模型，用于年龄预测。为其余35917名参与者生成了视网膜年龄差距（根据眼底图像预测的视网膜年龄减去实际年龄）。脑卒中事件是通过与医院的入院和诊断记录以及国家死亡登记册的数据连接来确定的。Cox比例危害回归模型被用来估计视网膜年龄差距对中风风险的影响。Logistic回归模型被用来估计视网膜年龄和公认的风险因素对10年卒中风险的预测价值。

结果共有35304名基线时没有中风史的参与者被纳入。在5.83年的中位随访期间，282名（0.80%）参与者发生了中风事件。在完全调整的模型中，视网膜年龄差距每增加一年，中风的风险就会增加4%（危险比[HR]=1.04，95%置信区间[CI]：1.00-1.08, P = 0.029)。与视网膜年龄差距在第一五分位数的参与者相比，视网膜年龄差距在第五五分位数的参与者的中风事件风险明显更高（HR=2.37，95%CI：1.37-4.10，P=0.002）。单纯的视网膜年龄的预测能力与成熟的基于风险因素的模型相当（AUC=0.676 vs AUC=0.661，P=0.511）。

综上，该研究表明，视网膜年龄差距与脑卒中的发生明显相关，这意味着视网膜年龄差距作为脑卒中风险预测生物标志物的潜力。

 

参考文献：

Retinal age gap as a predictive biomarker of stroke risk. BMC Med 20, 466 (2022). https://doi.org/10.1186/s12916-022-02620-w