脳画像を用いてAIが推定した年齢と実年齢との差「脳年齢ギャップ（BAG）」は、認知機能低下の早期発見に役立つ新たなバイオマーカーとして注目されている。今回紹介する研究は、その発想を眼に応用し、眼底画像から推定される「網膜年齢差（AIが予測した網膜年齢と実年齢との差）」を、生殖老化の新しい指標として評価したものである。生殖老化は妊孕性の低下に影響するため、その予測は極めて重要である。従来、卵巣予備能の評価には抗ミュラー管ホルモン（AMH）の測定が用いられているが、採血が必要で侵襲的である。中国の研究チームは非侵襲的な眼底画像による代替指標の可能性を探り、npj Digital Medicineで発表した。
研究チームは、1,294人の健康な女性のデータを用い、Swin-Transformerベースのデュアルチャネル転移学習モデルを開発し、網膜年齢差とAMH値との関連を解析した。特に生殖機能の転換期である40～50歳の女性において、網膜年齢差が大きいほどAMH値が低い傾向が示された。具体的には、40～44歳では網膜年齢差が1年増えるごとにAMH値が低いオッズが12％増加（P＝0.018）、45～50歳では20％増加（P＝0.038）していた。
眼底画像は全身の老化を反映する微小血管変化を捉え、AMHも冠動脈石灰化など血管老化の指標とも関係している。研究者らは、「網膜と卵巣の老化の背景には血管の老化がある」という共通メカニズムに着目し、網膜年齢差が生殖老化の新たな非侵襲的バイオマーカーとなる可能性を示した。
参照論文：
Artificial intelligence-derived retinal age gap as a marker for reproductive aging in women
関連記事：
