摘要：一项开创性研究表明，由 29 项健康指标组成的视网膜“血管指纹”可以有效预测中风风险。这种新方法可以通过使用简单的眼部成像来取代侵入性测试，从而改变初级保健环境中的中风预测。

一项开创性研究表明，由 29 项健康指标组成的视网膜“血管指纹”可以有效预测中风风险。这种新方法可以通过使用简单的眼部成像来取代侵入性测试，从而改变初级保健环境中的中风预测。

研究人员开发出了一种视网膜“血管指纹”，可以像传统方法一样有效地预测中风风险，但侵入性较小。

该方法利用视网膜中的一组 29 个血管健康指标，在初级医疗保健领域，尤其是在资源有限的地区，具有巨大的潜力。

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，准确度与传统风险因素相同，但无需进行侵入性实验室测试。这一发现于1 月 14 日发表在《心脏》杂志上，提供了一种更简单、更方便的评估中风风险的方法。

血管指纹由 29 项血管健康指标组成，被认为是一种实用且易于实施的工具。研究人员强调了其潜力，特别是在初级医疗保健和资源有限的环境中。

每年，全球约有 1 亿人中风，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与大脑血管在解剖学和生理学上有许多相似之处。这使得它成为了解糖尿病等系统性健康问题影响的宝贵窗口，也是预测中风风险的有希望的工具。

他们补充说，由于研究结果不一致，以及专门用于眼底成像的技术——眼底照相的使用不一致，其预测中风风险的潜力尚未得到充分探索。

但研究人员表示，机器学习（AI），例如基于视网膜的微血管健康评估系统（RMHAS），为识别可以准确预测中风风险的生物标记物开辟了可能性，而无需进行侵入性实验室测试。

为了进一步探索这一点，他们测量了 68,753 名英国生物银行研究参与者的眼底图像中 5 类视网膜血管结构的 30 项指标。

这 5 个类别包括口径（长度、直径、比率）密度、扭曲度、分支角度以及静脉和动脉的复杂性。

他们还考虑了可能产生影响的风险因素：背景人口统计和社会经济因素；生活方式；以及健康参数，包括血压、胆固醇、糖化血红蛋白（血糖指标）和体重（BMI）。

最终分析包括 45,161 名参与者（平均年龄 55 岁）。在平均 12.5 年的监测期内，749 名参与者患上中风。

这些人往往年龄较大、男性、经常吸烟且患有糖尿病。他们的体重也较大、血压较高且“好”胆固醇水平较低，所有这些都是已知的中风风险因素。

总共纳入了 118 个视网膜血管可测量指标，其中 29 个在调整传统风险因素后与首次中风风险显著相关。超过一半（17 个）为密度指标；8 个属于复杂性类别；3 个为口径指标；1 个属于扭曲度类别。

密度指标的每一次变化都与中风风险增加 10-19% 相关，而口径指标的每次类似变化则与中风风险增加 10-14% 相关。

复杂性和扭曲度指标的每一次下降都会导致风险增加 10.5-19.5%。

研究结果表明，即使仅与年龄和性别相结合，视网膜“血管指纹”也能与单独使用传统风险因素一样准确预测未来中风风险。

这是一项观察性研究，因此无法得出关于因果关系的确切结论。研究人员承认，由于英国生物库的大多数参与者都是白人，因此研究结果可能不适用于不同种族。他们也无法评估与不同类型中风相关的风险。

尽管如此，他们得出结论：“鉴于年龄和性别很容易获得，并且可以通过常规眼底照相获得视网膜参数，该模型为评估中风风险提供了一种实用且易于实施的方法，特别是对于初级医疗保健和资源匮乏的环境。”

参考文献：“视网膜血管指纹预测中风发生率：英国生物库队列研究结果”，作者：Mayinuer Yusufu、David S Friedman、Mengtian Kang、Ambhruni Padhye、Xianwen Shang、Lei Zhang、Danli Shi 和 Mingguang He，2025 年 1 月 13 日，心脏。DOI：10.1136/heartjnl-2024-324705

来源：康嘉年華