大脑衰老的5种方式：5万张脑扫描揭示潜在的损伤模式

原文作者：Michael Eisenstein

一项研究分析了近5万张脑扫描[1]，发现了与衰老和神经退行性疾病相关的五种脑萎缩模式。该分析还指出了这些模式与抽烟和饮酒等生活方式因素以及与健康状态和疾病风险相关的遗传和血液标志物的关联。

该研究是一次“方法学上的杰作”，或极大增进研究人员对衰老的认识，未参与该研究的南加州大学老年病学家Andrei Irimia说道，“早在这项研究前，我们就知道大脑的解剖结构会随年龄和疾病发生变化，但我们捕捉这种复杂相互作用的能力却非常有限。”

该研究8月15日发表于《自然-医学》。

衰老不仅会使人长出白发，还会改变大脑结构——这种变化能从核磁共振成像（MRI）中看出来，一些脑区随时间流逝会出现褶皱或发生结构改变。不过，这些变化都很细微。该研究共同作者、宾夕法尼亚大学生物医学成像专家Christos Davatzikos说：“人类的眼睛无法发现与这种衰退相关的系统性脑变化模式。”

之前的研究显示，机器学习方法能从MRI数据中提取衰老的细微“指纹”。但这些研究规模都不大，大部分数据来自相对较小的人群。

为了找到更普遍的模式，Davatzikos的团队启动了一项研究，前后共花了大概8年时间才得以完成和发表。他们使用了名为Surreal-GAN的深度学习方法，该方法是文章第一作者Zhijian Yang在Davatzikos实验室做研究生的时候开发的。这些科研人员用1150名20到49岁健康人和8992名老年人的大脑MRI训练了这个算法，其中许多人都出现了认知衰退。这能教会算法识别衰老大脑会反复出现的特征，让算法创建一个内部解剖学结构模型，对比会同时变化的解剖学结构和独立变化的解剖学结构。

随后，研究人员将参与不同衰老和神经健康研究的近5万人的MRI扫描应用到这个模型上。他们从分析中发现了五种不同的脑萎缩模式。研究人员将不同的年龄相关性脑衰退类型与这五种模式的组合关联起来，但有相同疾病的个体间确实存在一定差异。

比如，痴呆及其先兆——轻度认知障碍——与这五种模式中的三种相关。有趣的是，研究团队还发现，他们找到的模式有望用来揭示更多大脑衰退的可能性。“如果你想预测认知正常状态如何进展到轻度认知障碍，有一个模式的预测成功率最高，” Davatzikos说，“到了后期，加入第二个模式能巩固你的预测，这很合理因为这能捕捉到病理的传播。”其他模式与帕金森病和阿尔茨海默病这类疾病有关，还有一个三种模式的结合能很好地预测死亡率。

作者在特定的脑萎缩模式与各种生理和环境因素之间发现了清晰关联，包括酒精摄入和吸烟，以及各种健康相关的遗传和生物化学特征。Davatzikos认为，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，因为对其他器官系统的损伤会影响大脑。

Davatzikos提醒道，该研究并不意味着一切都可以归结为五个数字，他的团队打算分析包含更多神经系统疾病以及种族和族裔多样性更丰富的数据集。