血液检测是衡量健康较常见的手段，医生经常建议验血以确定是否患有某种疾病。近日，德国马克思?普朗克老化生物学研究所的一项研究显示，其在血液中发现了14种与全因死亡率相关的生物标记物。这意味着医生能够窥视“生死薄”，通过这些生物标记物预判一个人在5-10年中的死亡风险。该研究发表在《Nature communications》杂志上。
研究人员对44,468名个体进行代谢组学分析，他们的年龄范围从18岁跨越至109岁，涵盖了整个欧洲血统。
以往科学家研究过很多与死亡相关的生物标志物，像是脂肪酸代谢、体液平衡等，这些生物标志物都与死亡率有关，但是鲜少有人将这些单一的检测指标组合在一起。该研究博采众长，综合考虑了14项与全因死亡率相关的生物标记物后形成一套代谢评分体系。
研究团队并比较了代谢评分和传统生物标志物在预测死亡率方面的准确性。代谢评分准确率约为83％，而传统评分准确率约为78％。
14种已鉴定的代谢生物标志物的死亡风险预测准确性
该研究的主要作者Joris Deelen说：“与所有年龄的常规危险因素相比，这些生物标志物明显改善了5年-10年死亡率的风险预测。这表明，这种负担得起、标准化和高水平的血液检测可用于制定临床死亡率风险评估标准。”
有些人可能想知道他们离死亡有多近，而有些人可能会觉得这个想法很可怕。但对于临床医生来说，如果能预测到老年人的死亡风险，极有可能会影响医疗决策。例如，一个可靠的风险评分可以判断病人是否过于虚弱，不适合进行侵入性手术。
研究人员希望这项新的研究发现能够利用新的生物标志物评分来进行更好的医疗干预。比如老年人只需通过血液测试，便能够准确预知未来十年的死亡风险。
尽管这项研究的规模令人惊叹，但相关专家也警告不能过度解释研究结果。马萨诸塞州综合医院的病理学家Leo Cheng认为，使用一个综合了14种生物标志物信息的评分系统是“正确的做法”，它可以提供一个全面的代谢途径解读，更能评判一个人的健康状况。但是他也表示：“这项研究只是提出一个假设，并没有证明什么。还需要一队独立的实验者验证该项研究。”
其实这并不是第一个预测死亡风险的血液测试研究。耶鲁大学去年的一项研究与此类似——基于大约9种关键的血液生物标志物。不过比研究更引人注目的是正在开发的人工智能系统。 2018年，谷歌也曾将获取的460亿份电子病历信息数据，交给人工智能进行深度学习，从而让AI可以准确预测病患的死亡率。
当然对这些感兴趣的不仅仅是医疗保健提供者和患者，相信很多的保险公司也会对这些预测死亡风险的测试研究有着持续的关注。
参考资料：
[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
