炎症、血糖水平和活动水平影响大脑衰老Inflammation, glucose levels, and activity levels influence brain aging.

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.psychologytoday.com瑞典 - 英语2024-12-29 00:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1294字
瑞典卡罗琳学院的研究人员通过人工智能工具揭示了炎症、血糖水平、活动水平等因素如何影响大脑衰老,研究结果表明这些因素与脑年龄差距(BAG)密切相关,该指标可作为衡量大脑健康的潜在数字生物标志物。
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炎症、血糖水平和活动水平影响大脑衰老

炎症、血糖水平和活动水平影响大脑衰老。

发布于2024年12月28日 | 审核人:Hara Estroff Marano

你的大脑比它的生物学年龄更年轻吗?瑞典斯德哥尔摩卡罗琳学院(Karolinska Institutet)的医学研究人员发表了一项新研究,展示了如何利用人工智能(AI)工具识别加速大脑衰老的贡献因素。

“脑年龄差距(BAG),源自个体预测脑年龄(PBA)和实际年龄(CA)之间的差异,可以作为大脑健康的重要生物标志物。”由Anna Marseglia领导的研究团队在阿尔茨海默病协会出版的《阿尔茨海默病与痴呆症》杂志上报告说。

使用脑年龄差距作为潜在的数字生物标志物来评估大脑韧性,瑞典研究团队评估了神经退行性疾病、血管疾病、生活方式因素(如活动和饮食)、心代谢(CMD)风险因素和疾病(如心脏病、糖尿病、肥胖和高血压)、生物过程(如炎症)以及葡萄糖和脂质代谢紊乱的影响。此外,研究团队还研究了脑年龄差距与认知功能之间的联系,并寻找出生时定义的女性和男性之间的潜在差异。

用于研究的数据包括2014年至2016年参与瑞典基于人群队列研究的739名哥德堡居民,年龄均为70岁。所有参与者都接受了通过神经影像质量控制标准的大脑成像,并且没有神经系统疾病(如痴呆)。

“人工智能的发展促进了基于全结构磁共振成像(MRI)的脑年龄模型的开发,捕捉到韧性的核心生物学维度。”研究人员写道。

参与者的脑扫描图像由经过训练的AI分析,该AI基于来自其他七个队列的超过18,800张MRI图像进行训练。其AI模型输出了从个体大脑生物学年龄与其实际年龄之间的差异得出的脑年龄差距分数。大脑看起来越老,差距越大。

外观较老的大脑和较大的差距与高水平的炎症、血糖和脑血管负担相关。外观较老的大脑与低水平的体力活动、中风/短暂性脑缺血发作(TIA)和糖尿病的存在有关。

有趣的是,在定期进行体力活动的肥胖人群中,脑年龄差距分数较低。年轻外观的大脑特征之一是皮层厚度较大。

“值得注意的是,性别特异性关联出现,表明女性和男性之间存在不同的病理和韧性途径。”研究人员指出。

女性外观较老的大脑与酒精风险消费和较低的情景记忆有关。在男性中,外观较老的大脑与皮层厚度减少和注意力/速度、空间能力和言语流畅性等认知功能下降有关。

“血管脑损伤、炎症和胰岛素相关失调之间的相互作用可能是理解脑年龄差距的神经生物学基础,因此也是衰老过程中韧性机制的关键。”研究人员总结道。

利用AI的模式识别能力,研究人员能够从复杂的大脑图像中确定重要因素,揭示重要的健康发现。这项研究突显了体力活动、肥胖、中风、炎症、脑血管疾病对大脑生物学年龄的影响,以及女性和男性大脑之间的差异。脑年龄差距有可能作为大脑韧性的数字生物标志物。

“有利的生活方式,如体力活动,可能有助于保持大脑完整性,从而拥有更年轻的大脑。”研究人员报告说。

基于他们的结论,卡罗琳学院的科学家建议未来进行长时间的研究应考虑女性和男性大脑之间的差异,并研究炎症、葡萄糖代谢、血管脑损伤和心代谢障碍对认知功能和脑年龄差距的相互作用和影响。


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