人们衰老的速度各不相同，这在一定程度上受遗传因素影响，但更大程度上与生活方式有关。一个人的衰老速度可以反映其罹患如阿尔茨海默病等年龄相关疾病的可能性。现在，来自杜克大学、哈佛大学和新西兰奥塔哥大学的研究人员开发出一种方法，可通过人在中年时期进行的一次脑部扫描，预测其未来的衰老速度。他们建议，这种方法不仅能预测大脑的衰老，还能预测身体的衰老过程，有助于识别哪些人应尽早采取生活方式改变，以降低年龄相关疾病的风险。
一些人看起来比同龄人更年轻，这在一定程度上归因于遗传因素。已有研究显示，基因对寿命的差异贡献率约为25%，但更大程度上是由生活方式和环境决定的。通过调整生活方式，例如保持健康饮食、定期锻炼、保证充足睡眠、不吸烟、不过量饮酒等，可以延缓个体的衰老速度，推迟甚至预防年龄相关疾病的发生。
个体的衰老速度通常被称为其“生物年龄”——即细胞的衰老程度，这与实际年龄（即出生以来的年数）可能大不相同。测量生物年龄具有一定难度。
来自新西兰奥塔哥大学的杜恩迪研究（Dunedin Study）此前通过追踪一组出生于1972-1973年间、共1037名新西兰人的健康状况，分析其DNA甲基化变化，构建了“表观遗传时钟”模型。研究人员在过去近20年间定期测试参与者的血压、体重指数（BMI）、血糖和胆固醇水平、肺肾功能，甚至牙龈萎缩和牙齿脱落等健康指标，最终根据这些指标的变化趋势，计算出每个人的衰老速度评分。
在最新研究中，研究人员使用参与者在45岁时进行的一次脑部MRI扫描，并将其与杜恩迪研究的衰老数据进行关联分析，从而开发出名为“杜恩迪神经影像衰老速度计算模型”（DunedinPACNI）的工具，仅通过一次脑部扫描即可估算个体的衰老速度。
为了验证DunedinPACNI作为预测年龄相关健康状况的工具，研究人员将其应用于阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）、英国生物样本库（UK Biobank）和拉丁美洲脑健康研究所的数据集中。他们发现，该模型的预测准确性与现有的表观遗传方法相当。
结果显示，DunedinPACNI评分越高（即大脑衰老越快）的人群表现出以下特征：
- 平衡能力较差、步态较慢、四肢力量较弱、协调能力较差；
- 自我报告的健康状况更差，身体活动受限；
- 认知功能测试表现更差；
- 从儿童到成年阶段认知能力下降更明显；
- 外貌看起来更年长。
罗切斯特大学Del Monte神经科学研究所的影像科学与神经科学副教授Madalina Tivarus博士（未参与该研究）表示：“利用常规脑部MRI扫描进行‘衰老评估’的想法非常有趣且令人兴奋。这项研究建立在长期追踪研究基础上，使用了稳健的统计方法，并通过多个大型数据集进行了广泛验证。”
不过，她也指出了一些局限性，例如该模型主要基于欧洲血统人群的数据，尚未在更年轻或儿科人群中测试，且仅凭一次静态脑部图像推断动态衰老过程。
“虽然DunedinPACNI目前还不适合临床使用，但它作为一种生物衰老的影像学生物标志物，显示出很大的潜力。”Tivarus补充道。
研究人员将DunedinPACNI与常用的脑部衰老MRI指标（如海马体和脑室体积）进行比较，发现DunedinPACNI在预测认知功能下降、健康状况恶化、虚弱、痴呆风险及死亡率方面表现更一致且更强。
研究团队指出，随着人类寿命延长但健康寿命并未同步延长，提前识别出更可能患上阿尔茨海默病或其他年龄相关疾病的人群变得愈发重要。他们希望这一工具未来能帮助医生在症状出现前就采取干预措施，从而降低疾病发生的风险。
“在中年时期识别出加速衰老现象，为干预提供了关键窗口。了解自己的生物年龄，与实际年龄不同，可能会激励人们采取更健康的生活方式，如改善饮食、增加运动或改善睡眠。通过提前数十年提示风险，该工具使人们能够采取主动措施，可能延缓甚至逆转部分生物衰老过程。”——Re:Cognition Health首席执行官兼神经放射科专家Emer MacSweeney医生表示。
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