精准预测人的衰老程度，有助于分析与衰老相关的疾病发生风险，设计个性化医疗和保健方案。怎样才能精准地预测人的衰老程度？目前，医学界分析人体衰老的指标主要来自血检，包括胆固醇、高密度胆固醇、白蛋白等，但指标体系还不完善。韩敬东研究组另辟蹊径，用计算生物学方法对人的面部进行了深入研究。因为，在人的衰老过程中，面部衰老的变化更明显且容易观察。

　　研究组与北京市疾控中心合作，研究人员使用3D相机采集了年龄在17到77岁之间的332个中国人的三维面部图像，分析面部的衰老特征。通过与17岁至29岁、60岁至77岁男性和女性“平均脸”（用三维坐标平均值构成的脸）的比对，研究发现，嘴的宽度、鼻子的宽度、嘴与鼻子之间距离，都会随着年龄增加而增加，眼角则随着年龄的增加出现下垂。研究人员将每位参与者的面部三维坐标输入计算机回归模型，进行模拟计算，得到他们的生理年龄。

　　结果，一个人的生理年龄与实际年龄往往不一致。年龄小于40岁的样本，预测出的生理年龄和实际年龄的差距平均在6岁左右；大于40岁的样本，两者差距增大。也就是说，40岁以后，生理年龄的个体差异十分显著，很多人加速衰老，还有很多人能保持青春。研究人员发现对于生理年龄比年龄大6岁以上的样本，他们的多项血液指标也出现了衰老迹象，生理年龄比年龄小6岁以上的人则正好相反。这表明，三维面部形态分析能准确预测人的衰老程度。

　　韩敬东告诉记者，人脸三维图像分析有望为个性化医疗和保健提供标准。一个人接受医疗和保健指导前，可以先拍摄面部三维照片，得到其生理年龄；医生根据这个年龄制定给药量等个性化方案，使之与真实的衰老程度匹配。这项成果还能成为评价抗衰老药物效果的定量标准。接下来，研究组计划将对个体间的衰老差异进行更深入的分子水平研究，并尝试在其他人群采集图像数据开展研究。