睡眠脑电图脑龄——窥探新发痴呆风险的窗口
该研究通过整合五个纵向队列的个体参与者数据,创新性地开发了基于睡眠脑电图的脑龄指数(BAI),揭示BAI每增加10年,新发痴呆风险显著升高39%,且该关联独立于年龄、性别、载脂蛋白E ε4状态等传统风险因素;这项机器学习驱动的发现表明,睡眠神经生理微结构特征可作为早期识别痴呆高风险人群的可扩展生物标志物,为痴呆精准预防提供了新路径,其价值在于利用临床广泛可及的多导睡眠监测技术,将复杂脑电信号转化为直观的脑龄评估指标,有望在社区老年人群中实现无创风险分层并优化预防性临床试验入组标准。

