衰老速度:新方法跟踪我们的大脑衰老的速度

发布时间:2025年2月26日    来源:szf
衰老速度:新方法跟踪我们的大脑衰老的速度

快速阅读: 据《研究发现》最新报道,研究人员开发了一种利用深度学习和纵向MRI扫描的新方法,能准确测量大脑老化速度。该方法基于三维卷积神经网络,能提前识别认知衰退和神经退行性疾病的风险,显著优于现有技术。此研究发表在《美国国家科学院院刊》上,揭示了大脑在不同人群中的老化差异,并有望帮助早期识别阿尔茨海默病等疾病的风险。

研究人员开发了一种使用深度学习来测量大脑老化率的复杂方法。他们创建了一个纵向模型(LM),该模型分析了来自同一个人在不同时间点的两次脑部MRI扫描之间的差异。该模型使用三维卷积神经网络(三维卷积神经网络),其训练基于同一人在基线和随访时间点的MRI体积差异。与传统方法仅单独估算每个时间点的大脑年龄不同,该模型直接计算随访间隔期间大脑年龄的变化。通过将这一变化除以扫描之间的时间流逝,系统可以确定一个人大脑老化的速度。研究人员使用2,055名来自UK Biobank和阿尔茨海默病神经影像学倡议(ADNI)的认知正常的成年人的数据训练了他们的模型,在1,304名认知正常的成年人中进行了验证,并在独立的队列中进行了测试,其中包括104名来自国家阿尔茨海默病协调中心(NACC)的认知正常的成年人和140名来自ADNI的阿尔茨海默病患者。

这项研究发现了一种革命性的方法来测量大脑的老化速度。研究人员利用先进的深度学习技术和纵向MRI扫描,创造了一种计算大脑“老化速度”的方法,这可能极大地提高我们识别认知衰退和神经退行性疾病(如阿尔茨海默病)风险个体的能力。这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上,介绍了一种新型的三维卷积神经网络(3D-CNN),它能够以惊人的准确性估计大脑老化速度——远远超过现有方法。

大脑老化速度快于正常水平的人随着时间推移表现出更大的认知能力下降,并且更有可能在未来出现认知障碍,这表明这种方法可能在症状出现之前帮助识别阿尔茨海默病的风险。该AI模型创建了“显著性图”,揭示了男性和女性之间以及50多岁与70多岁人群之间大脑区域的老化差异,为了解大脑如何老化提供了新的见解。

这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上,介绍了一种新型的三维卷积神经网络(3D-CNN),它能够以惊人的准确性估计大脑老化速度——远远超过现有方法。为什么时间年龄不能说明全部情况:虽然时间年龄——你生日蛋糕上的蜡烛数量——对同一天出生的人来说是一样的,生物学年龄在个体之间可以有显著的不同。有些人身体和大脑衰老的速度比日历所显示的要快或慢。以前,科学家可以通过单次MRI扫描来估算一个人的“大脑年龄”,但这只提供了一个自出生以来累积的老化效应的静态快照。这种新方法进一步通过测量老化发生的速率——大脑老化速度——提供了更多有意义的见解,了解个人当前的大脑健康轨迹。

血液测试效果不佳:一些常见的生物学年龄测量方法使用血液样本来测量表观遗传老化和DNA甲基化。然而,这种方法对于大脑评估来说存在问题,正如伊里米亚解释的那样:“大脑与血液之间的屏障阻止了血液细胞进入大脑,因此手臂上的血液样本并不能直接反映大脑中的甲基化和其他老化相关过程。”

由南加州大学的研究人员领导的团队,训练他们的纵向模型使用来自2,055名认知正常的成人MRI扫描数据,用另外1,304名参与者进行验证,然后将其应用于一个独立的队列,包括104名认知正常的成人和140名患有阿尔茨海默病的患者。这种方法的独特之处在于,它检查的是同一个人在不同时间点拍摄的两次MRI扫描之间的差异。通过计算两次扫描之间大脑的变化量并除以经过的时间,系统确定了这个人大脑老化的速度。结果令人印象深刻。新模型在预测认知正常的个体的大脑年龄变化时,平均绝对误差仅为0.16年(平均误差7%)。这大大优于最好的横截面模型,后者误差为1.85年(83%误差)——超过十倍的差距。

大脑老化在不同人群中如何不同:除了测量老化速度外,该团队结合其纵向模型与可解释的CNN显著性方法来绘制不同人群中哪些特定大脑区域老化速度更快。这揭示了性别、不同十年生活阶段以及认知正常个体与认知障碍个体之间老化模式的有趣差异。3D-CNN还生成了可解释的“显著性图”,这些地图指出了对确定老化速度最重要的特定大脑区域。

老化速度揭示了阿尔茨海默病:也许最重要的是,该团队发现他们的老化速度估计与多个领域认知测试分数的变化显著相关。大脑老化速度比预期更快的人通常随着时间推移表现出更大的记忆和执行功能下降。大脑老化速度与认知功能的变化显著相关,这意味着如果你的大脑老化速度快,那么你的认知功能退化速度也可能会高,包括记忆力、执行速度、执行功能和处理速度。这不仅仅是一个解剖学指标;我们在解剖学上看到的变化与我们在这些个体的认知功能变化相关。

研究作者希望老化速度可以帮助人们更早地识别神经退行性疾病和障碍的风险,比如阿尔茨海默病。如果医生能够在症状出现之前识别出大脑老化速度更快的个体,那么就可以更早地开始预防性治疗或生活方式干预,从而可能减缓甚至防止认知衰退。

(以上内容均由Ai生成)

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