血液檢測是衡量健康較常見的手段，醫(yī)生經常建議驗血以確定是否患有某種疾病。近日，德國馬克思?普朗克老化生物學研究所的一項研究顯示，其在血液中發(fā)現(xiàn)了14種與全因死亡率相關的生物標記物。這意味著醫(yī)生能夠窺視“生死薄”，通過這些生物標記物預判一個人在5-10年中的死亡風險。該研究發(fā)表在《Nature communications》雜志上。
研究人員對44,468名個體進行代謝組學分析，他們的年齡范圍從18歲跨越至109歲，涵蓋了整個歐洲血統(tǒng)。
以往科學家研究過很多與死亡相關的生物標志物，像是脂肪酸代謝、體液平衡等，這些生物標志物都與死亡率有關，但是鮮少有人將這些單一的檢測指標組合在一起。該研究博采眾長，綜合考慮了14項與全因死亡率相關的生物標記物后形成一套代謝評分體系。
研究團隊并比較了代謝評分和傳統(tǒng)生物標志物在預測死亡率方面的準確性。代謝評分準確率約為83％，而傳統(tǒng)評分準確率約為78％。
14種已鑒定的代謝生物標志物的死亡風險預測準確性
該研究的主要作者Joris Deelen說：“與所有年齡的常規(guī)危險因素相比，這些生物標志物明顯改善了5年-10年死亡率的風險預測。這表明，這種負擔得起、標準化和高水平的血液檢測可用于制定臨床死亡率風險評估標準。”
有些人可能想知道他們離死亡有多近，而有些人可能會覺得這個想法很可怕。但對于臨床醫(yī)生來說，如果能預測到老年人的死亡風險，極有可能會影響醫(yī)療決策。例如，一個可靠的風險評分可以判斷病人是否過于虛弱，不適合進行侵入性手術。
研究人員希望這項新的研究發(fā)現(xiàn)能夠利用新的生物標志物評分來進行更好的醫(yī)療干預。比如老年人只需通過血液測試，便能夠準確預知未來十年的死亡風險。
盡管這項研究的規(guī)模令人驚嘆，但相關專家也警告不能過度解釋研究結果。馬薩諸塞州綜合醫(yī)院的病理學家Leo Cheng認為，使用一個綜合了14種生物標志物信息的評分系統(tǒng)是“正確的做法”，它可以提供一個全面的代謝途徑解讀，更能評判一個人的健康狀況。但是他也表示：“這項研究只是提出一個假設，并沒有證明什么。還需要一隊獨立的實驗者驗證該項研究。”
其實這并不是第一個預測死亡風險的血液測試研究。耶魯大學去年的一項研究與此類似——基于大約9種關鍵的血液生物標志物。不過比研究更引人注目的是正在開發(fā)的人工智能系統(tǒng)。 2018年，谷歌也曾將獲取的460億份電子病歷信息數(shù)據(jù)，交給人工智能進行深度學習，從而讓AI可以準確預測病患的死亡率。
當然對這些感興趣的不僅僅是醫(yī)療保健提供者和患者，相信很多的保險公司也會對這些預測死亡風險的測試研究有著持續(xù)的關注。
參考資料：
[1] Metabolic Biomarker “Score” May Predict Death in Next 5–10 Years
[2] Would you do it? Ground-breaking new blood test can ‘predict death’: Study
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