一项由新加坡国立大学医学院 Yong Loo Lin 医学院研究团队主导的新研究首次证实，通过人工智能分析眼底照片可有效预测个体认知衰退和痴呆风险。该研究发表于《阿尔茨海默病与痴呆症》（Alzheimer's & Dementia），是新加坡首项聚焦此方向的开创性工作，展示了眼底老化生物标志物在脑健康管理中的巨大潜力。 研究由陈清宇教授（Prof Cheng Ching-Yu）与陈志荣教授（Prof Christopher Chen）共同领导。团队开发了一种基于深度学习的新型生物标志物——RetiPhenoAge，能够通过常规眼底图像估算视网膜的生物学年龄。研究团队分析了来自新加坡多家记忆门诊的500多名参与者数据，发现视网膜生物学年龄越高，未来五年内出现认知衰退或痴呆的风险显著增加，每标准差上升，风险提升25%至40%。 该结果在更大规模的英国生物银行（UK Biobank）队列中得到验证，涉及超过3.3万名参与者，随访长达12年。结果显示，RetiPhenoAge升高同样与痴呆风险增加密切相关，表明其在不同人群中的普适性和预测价值。 进一步研究发现，视网膜老化与神经退行性变化密切相关，通过脑部影像和血液生物标志物验证，RetiPhenoAge与大脑结构改变及衰老相关蛋白变化存在显著关联。这为将视网膜作为大脑健康的“窗口”提供了科学依据。 陈清宇教授表示，RetiPhenoAge可无创评估个体生物学年龄，帮助医生在症状出现前识别高风险人群，从而实现早期干预。团队正致力于在更大、更多样的人群中验证该工具，并推动其在临床和社区筛查中的应用。 陈志荣教授强调，随着全球痴呆病例持续上升，亟需可扩展、低成本且精准的筛查手段。RetiPhenoAge具备纳入常规体检的潜力，未来有望成为社区级早期筛查的重要工具。 研究共同第一作者、新加坡国立大学医学院博士候选人沈明安医生及助理教授谭一忠表示，希望该技术能推动诊疗模式变革，实现更早干预，改善患者预后。 目前，研究团队正利用眼底成像在社区中筛查认知障碍人群，并探索RetiPhenoAge在评估生活方式干预、药物治疗等延缓认知衰退手段中的应用价值。这项研究标志着数字生物标志物领域的重要突破，为未来智能健康监测提供了新路径。