时间: 2024-07-10 09:23:51 127人阅读
研究团队确实报道了首 个基于红外人脸图像的衰老时钟。这项研究进一步扩展到面部的温度特征是否蕴含了生物状态信息，并展开了一系列研究与探讨。
研究团队进行了广泛的人群基础队列研究。通过收集一些志 愿者的面部热成像图像，团队开发了提取人脸红外面部信息的软件ThermoFace，成功获取了个体的面部温度特征，并利用人工 智能等机器学习模型训练得到面部红外图像衰老时钟以及年龄相关代谢性疾病预测模型。
通过面部红外构建的衰老时钟的人群年龄平均绝 对误差在5岁左右，具有较高的精度。研究团队发现，面部的一些关键区域，如鼻子和眼睛周围的温度，与年龄和健康状况有显著关联。鼻子的温度随着年龄的增长相较于其他面部区域明显下降得更快，成为了一个显著的衰老特征;而眼睛周围的温度则随着年龄的增长而升高。患有代谢性疾病如糖尿病和脂肪肝的人，其衰老速率更快，且眼部区域温度普遍高于同龄健康人群;血压偏高的人则表现出较高的脸颊温度。
为了深入理解这些温度变化背后的生物学机制，研究团队还分析了队列参与者的血液样本转录组数据，发现眼睛和脸颊周围温度的升高与机体炎症反应激活有关，可能涉及到DNA损伤修复和抵抗感染等关键生物过程。
研究团队还探索了运动对衰老的影响。通过召集志 愿者进行为期两周的跳绳运动，结果显示参与者的生物学年龄平均减少了五岁，这一发现为延缓衰老提供了新的潜在途径。
这项研究的成果不仅为衰老和代谢性疾病的预测提供了新的工具，也为相关领域的进一步研究提供了重要的参考。面部红外图像的采集作为一种非侵入式的检测手段，具备快速推广的可行性，有望在未来成为监测个体衰老与健康状况的重要工具。
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