一项突破性研究揭示，由 29 项健康指标组成的视网膜"血管指纹"可有效预测中风风险。 这种新方法可以利用简单的眼部成像取代侵入性检查，从而改变基层医疗机构的中风预测方法。
视网膜（眼球后部的感光组织）中独特的血管"指纹"可以预测中风风险，其准确性与传统的风险因素相同，但无需进行侵入性实验室测试。 今天（1月14日）发表在《心脏》杂志上的这一发现为评估中风风险提供了一种更简单、更易行的方法。
血管指纹由29个血管健康指标组成，已被确定为一种实用、易于实施的工具。 研究人员强调了它的潜力，尤其是在初级医疗保健和资源有限的环境中。
全球每年约有 1 亿人受到中风的影响，导致 670 万人死亡。 大多数病例与可改变的风险因素有关，包括高血压、高胆固醇、不健康饮食和吸烟。
视网膜复杂的血管网络在解剖学和生理学上与脑血管有许多相似之处。 这使视网膜成为了解糖尿病等全身性健康问题影响的重要窗口，也是预测中风风险的有效工具。
中风预测技术的进步
他们补充说，由于研究结果不一，而且对眼底专业成像技术--眼底照相的使用也不一致，因此还没有充分发掘其在中风风险预测方面的潜力。
但研究人员说，机器学习（AI），如基于视网膜的微血管健康评估系统（RMHAS），为确定生物标记物提供了可能性，这些标记物无需进行侵入性实验室测试即可准确预测中风风险。
为了进一步探讨这一问题，他们测量了 68753 名英国生物库研究参与者眼底图像中视网膜血管结构的 5 个类别的 30 个指标。
这 5 个类别包括静脉和动脉的口径（长度、直径、比率）密度、扭曲度、分支角度和复杂性。
他们还考虑了潜在的影响风险因素：背景人口和社会经济因素；生活方式；健康参数，包括血压、胆固醇、HbA1c（血糖指标）和体重（BMI）。
最终分析包括 45161 名参与者（平均年龄 55 岁）。 在平均 12.5 年的监测期内，749 名参与者发生了中风。
视网膜指标对中风风险的影响
这些人的年龄明显偏大、男性、吸烟者和糖尿病患者居多。 他们的体重也更重、血压更高、"好"胆固醇水平更低，所有这些都是已知的中风风险因素。
研究共纳入了 118 项视网膜血管可测量指标，其中 29 项在调整传统风险因素后与首次中风风险显著相关。 一半以上（17 个）是密度指标；8 个属于复杂性类别；3 个是口径指标；1 个属于扭曲性类别。
密度指标的每一个变化都会导致中风风险增加 10-19%，而口径指标的类似变化也会导致中风风险增加 10-14%。
复杂度和扭曲度指标每降低一个指标，中风风险就增加 10.5%-19.5%。
结论和对未来研究的启示
研究结果表明，这种视网膜"血管指纹"即使只与年龄和性别相结合，在预测未来中风风险方面也不亚于单独使用传统风险因素。
这是一项观察性研究，因此无法就因果关系得出肯定的结论。 研究人员承认，研究结果可能不适用于不同的种族，因为英国生物库的大多数参与者都是白人。 他们也无法评估与不同类型中风相关的风险。
尽管如此，他们还是得出了结论："鉴于年龄和性别很容易获得，视网膜参数可通过常规眼底照相获得，该模型为卒中风险事故评估提供了一种实用且易于实施的方法，尤其适用于初级医疗保健和低资源环境"。
编译自/scitechdaily
