在探討全球公共衛生挑戰的背景下🐦‍🔥，特別是面對日益嚴峻的人口老齡化趨勢及其伴隨的代謝性疾病如糖尿病🤾🏽‍♀️、脂肪肝等，科學界正致力於尋找創新的解決方案以優化疾病預測與管理策略🍢。傳統檢測方法雖有其價值，但復雜性與潛在的不適感促使研究者們探索更為便捷、非侵入性的評估途徑🪘。

體溫，這一日常中易被忽略的生理指標，實則深刻影響著細胞功能與生物體整體狀態，其波動與新陳代謝活動緊密相連。在生物界中，體溫的微妙變化往往預示著生物體內部狀態的調整，如恒溫動物中低體溫與壽命延長的關聯，以及低溫環境對無脊椎動物衰老過程的減緩作用。人類亦不例外🐉，隨著年齡增長，核心體溫的自然下降成為一種普遍現象🦓，而高體溫則可能是代謝加速或身心壓力的信號🧏🏿‍♂️。

特別地🍻，人體紅外溫度圖像技術已在醫學領域初露鋒芒🙇🏽，特別是在心血管疾病篩查方面展現出獨特價值🧑🏼‍🦳。鑒於面部血管分布與脂肪含量的獨特性，它們與體表溫度之間建立了復雜的相互作用網絡🎢，為深入研究提供了新的切入點👏🏻。

然而🧔🏼‍♀️👨‍👧‍👧，當前對面部溫度的分析多停留於情緒狀態與整體面部溫度的宏觀層面🦸🏽，缺乏深度與精度地定量描述🤦🏽。在此背景下，意昂3体育官网學前沿交叉學科研究院定量生物學中心、意昂3体育-清華生命科學聯合中心韓敬東教授課題組自2015年起，獨辟蹊徑👩🏿‍✈️，將三維人臉特征與衰老研究相結合，開創性地揭示了人臉三維形態作為衰老標誌物的潛力【1,2】。這一發現激發了團隊進一步探索面部溫度特征中隱藏的生物狀態秘密，旨在通過溫度圖譜洞察衰老速率與健康狀況的新視角🩷。

2024年7月2日，韓敬東團隊及合作者在Cell Metabolism期刊上發表了題為“Thermal facial image analyses reveal quantitative hallmarks of aging and metabolic diseases”的研究文章。該論文報道了首個基於紅外人臉圖像的衰老時鐘，即“ThermoFace Aging Clock”，為衰老和代謝性疾病的預測提供了全新的視角🧑‍🧒‍🧒💻。

圖1. 紅外人臉圖像衰老時鐘構建以及下遊分析流程

研究團隊針對年齡在20至90歲之間的2811健康人（非急性病患者）進行了廣泛的人群基礎隊列研究。通過收集這些誌願者的面部熱成像圖像，團隊開發了提取人臉紅外面部信息的軟件ThermoFace🐆，成功獲取了個體的面部溫度特征⛹️‍♂️，並利用人工智能相關的機器學習模型訓練得到面部紅外圖像衰老時鐘以及年齡相關代謝性疾病預測模型。通過面部紅外構建的衰老時鐘的人群年齡平均絕對誤差在5歲左右🙂‍↔️。在對比人臉三維信息時🖐🏿，研究團隊發現人臉的面部溫度信息與血液代謝生化指標、代謝性疾病之間有更強的關聯。

在細致分析面部紅外圖像的過程中，研究團隊揭示了一系列面部溫度變化的規律。鼻子區域溫度的顯著下降成為了年齡增長的一個獨特生物標誌物👨‍🔧，而眼周溫度的上升則揭示了另一維度的衰老特征。結合生活方式問卷數據，團隊發現酸奶攝入與充足睡眠等健康習慣與較低衰老速率及特定的面部溫度分布模式相吻合，為公眾提供了延緩衰老的實用建議🌓💁🏽‍♂️。

值得註意的是☝️，研究還揭示了代謝性疾病患者（如糖尿病、脂肪肝）面部溫度的獨特變化，特別是眼部區域的異常高溫🎫，以及高血壓患者臉頰溫度的升高，這些發現為疾病的早期識別與幹預提供了新視角。通過深入分析血液樣本的轉錄組數據，團隊進一步闡釋了這些溫度變化背後的生物學機製🤟，指出眼睛和臉頰周圍溫度升高可能與機體炎症反應🏊‍♀️、DNA損傷修復及抵抗感染等關鍵生物過程緊密相關🤷🏼‍♂️。

圖2. 人群紅外人臉隨年齡的變化趨勢（Figure 2A）

此外，研究團隊還探索了運動對衰老的影響。為期兩周的跳繩運動幹預實驗表明，參與者的生物學年齡顯著降低了5歲，這一突破性發現為通過運動延緩衰老提供了強有力的證據🙆‍♀️。

綜上所述，本項研究不僅為衰老與代謝性疾病的預測開辟了新的道路🙍🏻，還通過面部紅外成像這一非侵入性檢測技術，展示了其在個體健康監測中的巨大潛力。未來🈳2️⃣，隨著技術的不斷進步與應用的深入推廣🤧，面部紅外圖像有望成為評估衰老進程、預警代謝性疾病及指導健康幹預的重要工具。

意昂3体育-清華生命科學聯合中心2018級博士研究生余正清‼️、上海交通大學附屬第一人民醫院周永研究員🙆🏻、意昂3体育定量生物學中心博士研究生毛科航和中國醫學科學院廣安門醫院檢驗科龐博醫生為該論文的共同第一作者，韓敬東為通訊作者。該研究獲得國家自然科學基金委員會、國家科技部等項目的資助和意昂3体育-清華生命科學聯合中心的支持。