一项对近 50,000 份脑部扫描的分析揭示了与衰老和神经退行性疾病相关的五种不同的大脑萎缩模式。该分析还将这些模式与吸烟和饮酒等生活方式因素，以及与健康状况和疾病风险相关的遗传和血液标志物联系起来。
这项工作是“方法论上的杰作”，可以极大地促进研究人员对衰老的理解，南加州大学洛杉矶分校的老年病学家 Andrei Irimia 说，他没有参与这项工作。“在此研究之前，我们知道大脑解剖结构会随着衰老和疾病而发生变化。但我们掌握这种复杂相互作用的能力要谦逊得多。”
该研究于 8 月 15 日发表在《自然医学》杂志上。
关于支持科学新闻
如果您喜欢这篇文章，请考虑通过以下方式支持我们屡获殊荣的新闻报道： 订阅。通过购买订阅，您正在帮助确保未来能够继续讲述关于塑造我们当今世界的发现和想法的具有影响力的故事。
大脑上的皱纹
衰老不仅会导致白发，还会导致大脑解剖结构的变化，这些变化在磁共振成像 (MRI) 扫描中可见，随着时间的推移，某些区域会萎缩或发生结构性改变。但这些转变是微妙的。“人眼无法感知与这种衰退相关的系统性大脑变化的模式，”费城宾夕法尼亚大学的生物医学影像专家、本文作者 Christos Davatzikos 说。
之前的研究表明，机器学习方法可以从 MRI 数据中提取衰老的细微指纹。但这些研究的范围通常有限，而且大多数研究都包含来自相对较少人群的数据。
为了识别更广泛的模式，Davatzikos 的团队开始了一项研究，这项研究大约花了八年时间才完成并发表。他们使用了一种名为 Surreal-GAN 的深度学习方法，该方法由第一作者杨志坚在 Davatzikos 实验室担任研究生时开发。科学家们使用来自 1,150 名 20 至 49 岁健康人和 8,992 名老年人的脑部 MRI 训练了该算法，其中包括许多经历认知能力下降的老年人。这教会了该算法识别衰老大脑的重复特征，使其能够创建解剖结构的内部模型，这些结构倾向于同时变化，而那些结构倾向于独立变化。
然后，研究人员将由此产生的模型应用于来自近 50,000 名参与各种衰老和神经健康研究的人的 MRI 扫描。该分析产生了五种离散的大脑萎缩模式。科学家们将各种类型的与年龄相关的大脑退化与这五种模式的组合联系起来，尽管患有相同疾病的个体之间存在一些差异。
衰老模式
例如，痴呆症及其前兆，轻度认知障碍，与五种模式中的三种有关。有趣的是，研究人员还发现证据表明，他们识别出的模式可能用于揭示未来更多大脑退化的可能性。“如果你想预测从认知正常状态到轻度认知障碍的进展，那么其中一种 [模式] 是迄今为止最具预测性的，”Davatzikos 说。“在后期阶段，添加第二种 [模式] 会丰富你的预测，这很有道理，因为这有点捕捉到了病理的传播。”其他模式与包括帕金森病和阿尔茨海默病在内的疾病有关，并且三种模式的组合对死亡率具有高度预测性。
作者发现，某些大脑萎缩模式与各种生理和环境因素之间存在明显的关联，包括饮酒和吸烟，以及各种与健康相关的遗传和生化特征。Davatzikos 说，这些结果可能反映了整体身体健康对神经系统健康的影响，因为其他器官系统的损伤可能会对大脑产生影响。
Davatzikos 警告说，这项研究“并不意味着一切都可以归结为五个数字”，然而，他的团队正在寻求使用包含更广泛的神经系统疾病以及更大种族和民族多样性的数据集。
本文经许可转载，并于 2024 年 8 月 19 日首次发表。