步态基础模型通过 3D 骨骼运动预测多系统健康表型

步态越来越被认为是一种生命体征，但目前的方法将其视为特定病理的症状，而不是系统性生物标志物。我们开发了 3,414 名深度表型成年人的 3D 骨骼运动步态基础模型，通过深度相机在五项运动任务期间进行记录。学习嵌入在预测年龄 (Pearson r = 0.69)、BMI (r = 0.90) 和内脏脂肪组织面积 (r = 0.82) 方面优于工程特征。嵌入显着预测了 3,210 个表型目标中的 1,980 个；在调整年龄、BMI、增值税和身高后，步态为男性所有 18 个身体系统和女性 18 个身体系统中的 17 个提供了独立增益，并改善了临床诊断和药物使用的预测。解剖消融显示，腿部主导代谢和虚弱预测，而躯干编码睡眠和生活方式表型。这些发现将步态确立为一种独立的多系统生物信号，推动了消费级视频的转化，并将其集成为可扩展的、被动的生命体征。