据行为遗传学研究所助理研究教授Daniel Gustavson称，关于认知衰退的大部分研究开始得太晚。
他表示："很多针对老年人的研究——在我看来，太多了——都聚焦于认知衰退已经发生的时候。很明显，当有人走进诊所说'我担心我的大脑'时，许多病理变化，甚至仅仅是正常衰老过程，已经发生了。"
Gustavson希望更深入地研究时间线，看看是否能在认知衰退的明显迹象出现前就发现它。他共同撰写并最近发表在《衰老神经生物学》上的论文在这方面取得了进展。
认知"油箱"
Gustavson的研究——使用了双胞胎研究、基因分析和磁共振成像等多种方法——考察了中年时期的脑储备与晚年执行功能之间的关系。
Gustavson解释道："脑储备有点像一个油箱。当你年轻成年、大脑处于最健康状态时，你积累了一定量的'燃料'，随着年龄增长，你开始失去部分储备。"
他补充说，执行功能指的是复杂的目标管理和注意力控制能力，"它涉及更高级的认知过程，需要你控制其他子过程。"
执行功能的一个实际例子是要求某人记忆并重新排列一串字母和数字。
Gustavson举例说明："你可能会让人们听一个列表，比如X、6、B、Y、7、J，然后他们必须在脑海中记住这个列表，并按数字顺序重复数字，按字母顺序重复字母。这比简单地复述某人说的话要复杂得多。"
利用越南战争时期老龄化双胞胎研究(VETSA)的数据——该研究包含1600多名在过去20年中定期接受各种认知评估的受试者——Gustavson和他的合著者得出结论：56岁时较高的脑储备与68岁时更好的执行功能相关。
外表可能揭示真相
Gustavson表示，脑储备是脑厚度的代表指标，而脑厚度是通过磁共振成像确定的。
为了分析VETSA受试者的数百份磁共振成像，研究团队使用了由MANIFOLD实验室神经影像计算教授James H. Cole开发的机器学习算法，该算法的训练方式类似于谷歌训练其搜索算法的方法。
"你可以反复训练它，"Gustavson解释道，"你拥有的数据越多——即磁共振图像——以及你告诉它的次数越多，'这次你错了，这次你对了'，它就能更好地将这个大脑归类为特定年龄。"
该算法将饱满厚实的大脑评估为更年轻，将萎缩、破旧的大脑评估为更老，而不考虑实际年龄。这意味着56岁的人可能拥有看起来60岁的大脑，而60岁的人可能拥有看起来56岁的大脑。
Gustavson强调，这很重要，因为大脑在磁共振成像中的外观可以预测其多年后的执行功能。
"在控制实际年龄的情况下，在随后的12年里，大脑看起来更年轻的人执行功能下降幅度要小得多，而大脑看起来比平均水平更老的人执行功能下降幅度更大。"
然而，造成这种差异的原因——是遗传？环境？创伤？——仅靠算法无法解释。这就是双胞胎研究发挥作用的地方。
相同基因，不同故事
Gustavson指出，像VETSA这样的双胞胎研究的一个优势是能够将影响健康的环境因素——如饮食、锻炼和居住地——与遗传因素分离开来。
"这两者并不完全可分，但基本的双胞胎研究让我们了解不同认知能力的遗传程度——不仅是记忆或处理速度等能力，还包括这些能力的变化。双胞胎研究帮助我们量化这些变化有多少源于遗传，有多少源于环境。"
换句话说，如果一个双胞胎的认知衰退速度比另一个快，研究人员可以确定环境因素是原因，因为双胞胎共享相同的基因。
但Gustavson表示，双胞胎研究有其局限性，"你通常无法确定哪些特定基因或环境因素起作用，因为这都是统计上的结果。"
因此，研究团队在研究中纳入了基因分析，希望更详细地了解认知衰退的遗传影响，特别是观察与阿尔茨海默病密切相关的APOE基因型是否能预测执行功能下降。
研究发现，虽然APOE单独并不能完全解释受试者执行功能的变化，但受试者整体基因确实可以解释这种关联。
Gustavson说："人们的大脑健康与未来认知衰退之间的关联中，约三分之二可以用遗传来解释。"
但他强调，剩下的三分之一同样重要："健康的生活方式、饮食、吸烟和饮酒习惯、社交参与等因素看似与认知变化无关，但它们可能影响你生命前半段的大脑健康，而中年时期的大脑健康将决定你晚年的认知能力。"
第四波研究
Gustavson团队刚刚完成了第四波数据收集，此时VETSA受试者年龄已达74岁，研究人员正基于这些新数据扩展他们的发现。
"我们希望完善模型，以捕捉更长期的认知变化，"他表示。
Gustavson还希望更深入地了解脑龄算法检测的究竟是什么："它是在捕捉中年时期的新变化，还是在反映青年时期的影响，而这些影响直到中年才显现出来？"
他倾向于后者，但需要进一步验证："我非常希望对此进行更详细的探究。"
Jeremy A. Elman、Chandra A. Reynolds、Lisa T. Eyler、Christine Fennema-Notestine、Olivia K. Puckett、Matthew S. Panizzon、Nathan A. Gillespie、Michael C. Neale、Michael J. Lyons、Carol E. Franz和William S. Kremen为这项研究做出了贡献。
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