多样性敏感型脑时钟与衰老和痴呆的生物物理机制相关联
脑时钟追踪预测脑年龄与实际年龄之间的偏差（脑年龄差距，BAGs）。这些BAGs可用于测量加速衰老，监测与脑部疾病和不同累积负担相关的健康脑轨迹偏差。然而，与衰老和痴呆中BAGs相关的潜在生物物理机制仍不清楚。在此，我们结合了来自全球南方和北方的健康对照组以及阿尔茨海默病和行为变异型额颞叶痴呆（bvFTD）患者（N = 1,399）的源空间连接性（通过脑电图）与生成式脑模型。衰老中的BAGs受到地理（南方>北方）、收入（低>高）、性别（女性>男性）和教育（低>高）的影响，患者尤其是患有阿尔茨海默病的女性BAGs更大。生物物理模型显示，衰老中的BAGs与过度兴奋性和结构解体相关，而低兴奋性和严重解体则与痴呆相关联。我们的工作揭示了多样化人群中加速衰老和痴呆的生物物理机制。
图1：脑电图数据准备、BAG估计和生成式建模流程
图2：BAG受样本多样性和状况的调节
图3：全脑神经质量模型和生物物理机制
图4：与衰老和痴呆相关的生物物理机制
数据可用性
原始数据可根据要求向通讯作者索取。功能和结构连接矩阵、人口统计数据以及重现本工作结果所需的数据已公开提供。
代码可用性
分析在MATLAB和Python中进行。机器学习和建模使用了多种计算工具。统计分析使用了标准科学计算库。图像处理和可视化使用了专业工具。脑网络分析使用了脑连接工具箱和NetworkX。脑电图预处理使用了EEGLAB。模拟代码已公开提供。
致谢
本工作得到了拉丁美洲脑健康研究所（BrainLat）奖项对M.A.P.和A.I.的支持。A.I.获得了多项研究基金的支持，包括ReDLat项目、阿尔茨海默协会、Rainwater慈善基金会等。A.M.G.部分得到了美国国立卫生研究院国家衰老研究所、ANID和DICYT-USACH的支持。本出版物的内容仅由作者负责，不代表这些机构的官方观点。
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