深度学习揭示延缓大脑衰老的基因靶点和潜在药物Deep learning uncovers gene targets and potential drugs to slow brain aging

环球医讯 / 健康研究来源:medicalxpress.com美国 - 英语2025-03-16 21:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1020字
一项新的研究利用深度学习模型分析了英国生物银行的数据,发现了七个与快速生物大脑衰老相关的基因,并确定了13种可以针对这些基因的现有药物。
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深度学习揭示延缓大脑衰老的基因靶点和潜在药物

在《科学进展》杂志上发表的一项新研究中,科学家们分析了存储在英国生物银行的MRI数据,发现了七个导致快速生物大脑衰老的基因,并确定了13种可以针对这些基因的现有药物。

延缓衰老过程是一种强大的策略,可以预防多种疾病并延长寿命。先前的研究表明,即使将衰老过程推迟2%,也能在未来不到半个世纪的时间里节省7.1万亿美元的医疗费用。多年来,已经变得明显的是,大脑衰老模式对整体人类衰老有着显著影响,因为它会增加神经退行性疾病的风险,并导致身体和认知健康的下降。

在大脑健康研究中,一个关键参数是大脑年龄差距(BAG),即一个人估计的生物大脑年龄与其实际年龄之间的差异。换句话说,BAG衡量的是一个人的大脑在MRI或其他大脑年龄测量技术上的表现与其实际年龄相比的情况。

大脑年龄差距也是研究大脑健康的一个可靠的生物标志物。较大的BAG通常出现在患有阿尔茨海默病、脱髓鞘疾病和精神分裂症等脑部疾病的个体中,并且与较低的认知测试分数相关。

虽然BAG的影响已被充分探讨,但识别驱动大脑衰老过程的因素仍然是一个挑战。已知基因在塑造大脑衰老过程中起着关键作用。

在这项研究中,研究人员使用了深度学习模型,该模型训练了来自近39,000名英国生物银行参与者的MRI扫描、生活方式数据、健康记录和遗传信息——平均年龄为64岁,性别分布均匀——以确定特定的导致BAG扩大的基因。

他们的发现揭示了七个基因(MAPT、TNFSF12、GZMB、SIRPB1、GNLY、NMB和C1RL)是大脑衰老的有希望的靶点。

3D-ViT模型通过分析参与者MRI扫描中的关键特征,准确预测了他们的生物大脑年龄。研究人员使用显着性图分析(一种突出图像或数据集中最具影响力区域的技术)来确定对大脑年龄估计至关重要的大脑区域。

研究结果指出,豆状核(负责认知功能如注意力和工作记忆的大脑区域)和内囊后肢(连接许多大脑部分到大脑皮层的区域——大脑的外层,控制思维、记忆和学习)是关键区域。

通过结合特定基因靶点、与衰老相关的大脑区域以及现有的临床试验数据,研究人员确定了13种药物和补充剂,包括氢化可的松、睾酮、双氯芬酸和二甲双胍,这些药物可以重新用于减缓大脑衰老。

研究人员指出,这项研究揭示的衰老遗传基础可以促进开发新的药物以减缓大脑衰老并改善整体健康。然而,本研究的结果是从特定地区的人群中获得的。需要在更多样化的群体中进行更多的研究,以评估这些发现的真实程度。


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