一种新颖的基于脑部的“老化时钟”可以通过单次MRI扫描准确可靠地估算个体的生物老化速度，为临床医生提供了一种潜在工具，以帮助预测痴呆、轻度认知障碍（MCI）及其他慢性疾病的风险。研究人员开发了DunedinPACNI（从神经影像计算得出的Dunedin衰老速度），通过分析脑部MRI特征（如皮质厚度、表面积、灰质体积、灰白质对比度、皮下体积和脑室尺寸）来估算个体的老化速度。
在一系列研究中，研究人员使用了来自22至98岁人群的超过5万份脑部MRI扫描数据，这些数据来自多个数据集。结果表明，生物年龄超出实际年龄的人不仅认知能力较差、海马体萎缩更快、痴呆风险更高，还表现出更差的整体健康状况，例如更大的虚弱性、自我报告健康状况较差，以及更高的慢性疾病和早逝风险。
虽然这项新工具还需要更多研究验证，但研究人员预计它将在几年内可以用于临床实践。“我们最大胆的期望是，DunedinPACNI将成为贯穿生命周期的常规临床护理的一部分，作为一种衡量加速老化的指标，帮助医生在症状出现之前识别出未来健康状况不佳的高风险患者，并在预防措施最有效的阶段进行干预。”杜克大学心理学与神经科学教授、神经遗传学实验室主任艾哈迈德·R·哈里里博士（Ahmad R. Hariri）在接受《Medscape医学新闻》采访时说道。
血液表观遗传时钟
DunedinPACNI工具基于此前对新西兰Dunedin市1972-1973年间出生的1000多名个体的长期研究开发。研究人员最初利用该研究的数据开发了DunedinPACE，这是一种基于血液的表观遗传时钟，通过DNA甲基化来估算老化速度。尽管DunedinPACE显示出与发病率、脑老化等具有强相关性，但其应用仅限于有血液样本的研究。为了克服这一限制，研究人员开发了DunedinPACNI，它利用单次标准T1加权MRI扫描的数据来估算个体的老化速度——这是一个反映心血管、代谢、免疫、肾脏等多系统生理衰退的综合指数。
研究人员使用Dunedin研究中的860名参与者（均在45岁时接受扫描）的MRI数据训练了DunedinPACNI模型，该模型包含了315个结构性脑特征。DunedinPACNI算法已向研究社区公开。将这一指标应用于阿尔茨海默病神经影像学计划（ADNI）、英国生物银行（UK Biobank）和BrainLat数据集显示，更快的DunedinPACNI评分可预测认知障碍、加速的脑萎缩以及转化为诊断为轻度认知障碍（MCI）或痴呆的可能性。
例如，在ADNI样本中，加入研究时被认为老化最快（前10%）的个体，在随后几年中发展为MCI或痴呆的风险比平均老化者高出61%。快速老化者也比根据DunedinPACNI评分判断老化较慢的人更早出现记忆问题。在英国生物银行样本中，基线时DunedinPACNI评分较快的健康参与者后来被诊断为慢性年龄相关疾病的可能性增加了14%。
最快的衰老者被诊断为慢性年龄相关疾病的风险比平均老化者高出18%。快速老化还与更差的认知表现、更高的虚弱性和较差的自我评估健康状况相关。在平均近10年的随访期间，DunedinPACNI评分最快的个体死亡的可能性比老化较慢的人高出41%。
DunedinPACNI还反映了健康不平等的社会梯度，受教育年限较少或收入较低的个体表现出更快的老化评分。该指标在BrainLat队列中的拉丁美洲成年人中对痴呆风险和认知障碍的预测能力也相似。“它似乎捕捉到了所有大脑中都反映出来的东西。”哈里里在一份新闻稿中表示。
从实验室到临床
“目前，DunedinPACNI只能告诉我们某人在任何给定数据集或样本中是否比其他人老化得更快或更慢。”哈里里告诉《Medscape医学新闻》，“也就是说，DunedinPACNI目前是一个相对指标。它还不能告诉我们一个人是否比世界上任何地方同龄人的预期老化速度更快或更慢。但这种情况正在迅速改变。”
哈里里指出，研究人员需要为DunedinPACNI开发规范参考图表，类似于他们为身高、体重和BMI所做的工作。“分析跨越生命周期收集的数万次扫描以建立这些规范需要时间，但我们已经开始这样做了。我们相信，DunedinPACNI的参考规范将在明年内准备好，随后，DunedinPACNI可以在几年内被应用于临床实践。”
DunedinPACNI在研究环境中的直接应用包括将其用作随机临床试验的结局指标，以测试减缓老化的干预措施，以及作为加速老化的生物标志物，帮助预测老年人从正常认知功能转变为MCI或从MCI转变为痴呆的可能性。哈里里解释说，DunedinPACNI还可以用于阿尔茨海默病干预的临床试验。
“在年轻人中，它可以作为替代结局指标，展示某种干预措施减缓了老化，而老化本身是痴呆的主要风险因素。”哈里里补充道，“在老年人中，DunedinPACNI可能作为一种筛查工具，通过招募老化速率相近的受试者减少样本异质性，或者排除那些老化速度过快且可能面临治疗意外副作用（如淀粉样蛋白相关影像异常（ARIAs））风险增加的人。”
本文作者已为该工具申请专利。本研究得到了美国国家老龄化研究所、英国医学研究委员会和新西兰健康研究委员会的支持。
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