血液檢測是衡量健康較常見的手段，醫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，其在血液中發現了14種與全因死亡率相關的生物標記物。這意味著醫生能夠窺視“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。該研究發表在《Nature communications》雜誌上。

https://www.nature.com/articles/s41467-019-11311-9#Fig1

研究人員對44,468名個體進行代謝組學分析，他們的年齡範圍從18歲跨越至109歲，涵蓋了整個歐洲血統。

以往科學家研究過很多與死亡相關的生物標誌物，像是脂肪酸代謝、體液平衡等，這些生物標誌物都與死亡率有關，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後形成一套代謝評分體係。

研究團隊並比較了代謝評分和傳統生物標誌物在預測死亡率方麵的準確性。代謝評分準確率約為83%，而傳統評分準確率約為78%。

14種已鑒定的代謝生物標誌物的死亡風險預測準確性

該研究的主要作者Joris Deelen說：“與所有年齡的常規危險因素相比，這些生物標誌物明顯改善了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於製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。但對於臨床醫生來說，如果能預測到老年人的死亡風險，極有可能會影響醫療決策。例如，一個可靠的風險評分可以判斷病人是否過於虛弱，不適合進行侵入性手術。

研究人員希望這項新的研究發現能夠利用新的生物標誌物評分來進行更好的醫療幹預。比如老年人隻需通過血液測試，便能夠準確預知未來十年的死亡風險。

盡管這項研究的規模令人驚歎，但相關專家也警告不能過度解釋研究結果。馬薩諸塞州綜合醫院的病理學家Leo Cheng認為，使用一個綜合了14種生物標誌物信息的評分係統是“正確的做法”，它可以提供一個全麵的代謝途徑解讀，更能評判一個人的健康狀況。但是他也表示：“這項研究隻是提出一個假設，並沒有證明什麼。還需要一隊獨立的實驗者驗證該項研究。”

其實這並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——基於大約9種關鍵的血液生物標誌物。不過比研究更引人注目的是正在開發的人工智能係統。2018年，穀歌也曾將獲取的460億份電子病曆信息數據，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