一项元分析显示，基于睡眠脑电图（EEG）数据微结构的脑龄指数可预测痴呆症风险。
在五个队列和7105名参与者中，脑龄指数每增加10年，痴呆风险上升39%（风险比1.39，95%置信区间1.21-1.59，P<0.001）。研究者在JAMA Network Open期刊中指出，即使调整共病和呼吸暂停低通气指数后，该关联仍具显著性（风险比1.31，P<0.001）；调整APOE4基因状态后，风险比为1.22（P=0.03）。性别和年龄组间的关联一致性得到验证。
"睡眠为我们观察大脑提供了独特窗口。本研究表明，可通过睡眠期间的脑活动评估大脑衰老程度，"冷博士向MedPage Today表示。"睡眠不仅是休息，更反映大脑功能与自我维护状态。将睡眠脑电图转化为'脑龄'测量指标，或能更早、更便捷地检测痴呆风险。"
冷博士及其同事指出，脑龄指数体现睡眠脑电图推导的脑龄与实际年龄的差异：负值表示脑龄更年轻，正值表示更年老。该指数整合了家庭多导睡眠监测记录中13项脑波微结构特征。
先前研究曾将睡眠宏观结构（如睡眠效率或特定睡眠阶段时长）与痴呆风险关联，但结果存在不一致性。纽约大学格罗斯曼医学院的Omonigho Bubu博士在同期社论中评述："本研究通过将焦点从宏观结构转向脑电图微结构（即特定频段的谱功率、纺锤波和慢波振荡特性，以及跨睡眠阶段的波形特征），推动了领域发展。"
Bubu强调："此项工作的突出价值在于，脑龄指数作为神经生理衰老的通用标志物，先在独立队列开发，再前瞻性验证其与痴呆结局的关联。该设计增强了其作为可靠加速脑衰老标志物的可信度，而非过度拟合的预测工具。"他补充指出，痴呆研究正趋向整合遗传信息、血液生物标志物、影像学和认知测试进行综合风险评估；在此背景下，基于睡眠脑电图的脑龄指数凭借其实时反映大脑生理、依赖临床常用技术、并压缩复杂神经信息为可解读脑龄的特性，占据独特定位。
冷博士团队汇总了五个社区纵向队列数据：多族裔动脉粥样硬化研究（MESA，1802名参与者）、社区动脉粥样硬化风险研究（ARIC，1796名）、弗雷明汉心脏研究-后代队列（FHS-OS，617名）、男性骨质疏松骨折研究（MrOS，2639名）及骨质疏松骨折研究（SOF，251名）。睡眠研究时参与者平均年龄介于59.5至82.7岁，超90%认知功能正常。汇总分析的主要结局为新发痴呆，死亡被视为竞争风险。
随访期间，1088人发展为痴呆，进展至痴呆的中位时间为3.6至16.9年。研究者强调，需在社区环境中评估脑龄指数作为早期痴呆数字标志物的预测价值。
研究者承认，所纳入的五个队列在人口特征、数据收集方法、痴呆确认流程及随访时间上存在差异，可能引入异质性和潜在偏倚；仅将死亡视为竞争风险，其他生活事件或影响随访及痴呆确认。分析属观察性研究，无法推断脑龄指数与痴呆的因果关系。
"此外，作为复合测量指标，脑龄指数本身并非合理治疗靶点，"冷博士团队写道，"应将其视为未来痴呆风险的预后标志物。"
本工作获国家衰老研究所资助。冷博士报告获得美国国立卫生研究院（NIH）资助，并担任瑞思迈（ResMed）顾问委员会成员。合著者报告与GLG咨询委员会、Guidepoint、MyCardio、睡眠呼吸暂停合作伙伴联盟、Sleep Health期刊、NIH、谷歌、Axsome、礼来公司及Beacon Biosignals存在合作关系。Bubu报告与瑞思迈医学顾问委员会、NIH、阿尔茨海默病协会、迈克尔·J·福克斯基金会、CurePSP及BrightFocus基金会存在合作关系。
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