引言

随着社会的发展和人口老龄化的加剧，衰老和代谢性疾病如糖尿病、脂肪肝等已成为全球性的公共卫生问题。如何有效预测和管理这些疾病，成为了科学研究的热点。传统的衰老和代谢性疾病检测方法，如血液检测、组织活检等，不仅操作复杂，而且可能给患者带来不适。因此，寻找一种简便快捷、非侵入式的检测手段显得尤为重要。体温是一个重要但常被忽视的因素，影响细胞功能和生物体生存，与新陈代谢密切相关。在恒温动物中，低体温个体寿命较长，低温延缓无脊椎动物衰老。人类核心体温随年龄增长而降低，高体温通常意味着高代谢率，并可由心理和代谢压力引起。人体红外温度图像已用于心血管疾病筛查，面部血管和脂肪分布与体表温度密切相关。然而，目前的关于面部温度分析仅限于情绪与整体面部温度的粗略关联。北京大学韩敬东教授团队自2015年起系统探究了三维人脸与衰老的关系，证明了人脸三维特征是一个有效的衰老标志物【1,2】。基于此，韩敬东团队就面部的温度特征是否蕴含了生物状态信息，进一步地预测衰老速率和健康状况展开了研究与探讨。2024年7月2日，北京大学韩敬东教授团队在Cell Metabolism上发表了题为Thermal facial image analyses reveal quantitative hallmarks of aging and metabolic diseases的研究论文。该论文报道了首个基于红外人脸图像的衰老时钟，即“ThermoFace Aging Clock”，为衰老和代谢性疾病的预测提供了全新的视角。图1 (Credit: Cell Metabolism)研究团队针对年龄在20至90岁之间的2,811健康人（非急性病患者）进行了广泛的人群基础队列研究。通过收集这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。在对比人脸三维信息时，研究团队发现人脸的面部温度信息与血液代谢生化指标、代谢性疾病之间有更强的关联。在深入分析人群中的面部红外图像后，研究人员发现了一些有趣的规律特征。首先，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，这成为了一个显著的衰老特征。其次，眼睛周围的温度则随着年龄的增长而升高。通过收集生活方式习惯的问卷，该研究总结给出了延缓衰老的一些生活习惯比如酸奶以及保证充足的睡眠时长。这些有益的生活习惯的面部温度分布与衰老速率较低的人群面部特征一致。此外，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。图1.人群红外人脸随年龄的变化趋势(Figure 2A) (Credit: Cell Metabolism)为了深入理解这些温度变化背后的生物学机制，研究团队进一步分析了队列参与者的血液样本转录组数据。结果表明，红外人脸图谱中眼睛和脸颊周围温度的升高与机体炎症反应激活有关，这可能涉及到DNA损伤修复和抵抗感染等关键生物过程。此外，研究团队还探索了运动对衰老的影响。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。

参考文献

1. Chen W, Qian W, Wu G, et al. Three-dimensional human facial morphologies as robust aging markers. Cell research, 2015, 25(5): 574-587.2. Xia X, Chen X, Wu G, et al. Three-dimensional facial-image analysis to predict heterogeneity of the human ageing rate and the impact of lifestyle. Nature metabolism, 2020, 2(9): 946-957.https://doi.org/10.1016/j.cmet.2024.05.012

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文章来源|“BioArt”

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