早上好，我是脑叔，一个爱聊脑的家伙。
你可能曾想测试自己的生物年龄，希望它至少能告诉你内在年龄只有 28 岁。但到目前为止，这些测试还无法揭示你的大脑年龄。不过现在，科学研究取得了一项突破，这种新的方法来计算你的灰质老化速，从而测量大脑的“生物年龄”，这一发现可能有助于预测和预防痴呆症。
与按出生年份计算的生理年龄不同，生物年龄取决于身体机能和细胞、组织的磨损程度。即使两个人生理年龄相同，他们的生物年龄也可能不同。
生物年龄通常通过DNA甲基化来测量，这是一种改变基因在细胞水平上表达的化学过程。然而，发表在《PNAS》上的一项新研究表明，这种方法对大脑并不适用。这是因为大脑的保护屏障——血脑屏障——不允许血液细胞进入大脑。因此，从手臂抽取的血液样本无法提供有关大脑衰老的信息，而直接从大脑抽取血液样本的风险又过高。
利用人工智能分析大脑核磁共振扫描可以揭示大脑衰老的速度
为了克服这一障碍，美国南加州大学的研究人员开发了一种结合磁共振成像（MRI）扫描和人工智能（AI）的非侵入性方法。他们表示，这种方法未来可能有助于预防和治疗痴呆症。“这是一种新颖的测量方法，可能会改变我们在研究实验室和临床环境中追踪大脑健康的方式，”该研究的高级作者安德烈·伊里米亚教授说。“知道大脑衰老的速度可能会非常有帮助。”
首先，伊里米亚和他的团队利用人工智能分析了数千张不同年龄和大脑健康状况的人的MRI脑部扫描图像。这有助于他们建立一个比较基准，从而能够估算个体大脑的生物年龄。然而，这种方法虽然可以显示大脑的外观年龄，但却无法预测其衰老速度或未来的变化。
接下来，研究团队构建了一个名为三维卷积神经网络（3D-CNN）的模型。该模型通过比较个体的初始和后续MRI扫描图像，得出更精确的结果。重要的是，该模型还能够识别出大脑中衰老速度较快的区域。
研究团队在104名大脑健康的成年人和140名阿尔茨海默病患者身上测试了这一模型，发现大脑衰老速度与认知功能密切相关。也就是说，大脑衰老速度较快的人更有可能出现记忆力和处理速度的下降。
研究人员不仅认为这种人工智能模型可以检测到认知能力下降的早期迹象，而且由于它能够准确预测疾病的发展轨迹，还可以帮助医生选择最佳的治疗方法。研究人员还兴奋地表示，该模型可能提供关于基因、环境和生活方式如何影响大脑衰老的见解。
伊里米亚说：“我们实验室非常感兴趣的一件事是估计阿尔茨海默病的风险；我们希望有一天能够说，‘现在看来，这个人有30%的阿尔茨海默病风险。’我们还没有达到这一目标，但我们正在努力。”
他补充说：“我认为这种测量方法将有助于产生具有预后价值的变量，以帮助预测阿尔茨海默病的风险。这将非常有帮助，特别是当我们开始开发预防药物时。”
About the author: Noa Leach.
参考文献：
Yin, C., et al. (2025) Deep learning to quantify the pace of brain aging in relation to neurocognitive changes. PNAS. doi.org/10.1073/pnas.2413442122.
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