美国研究人员开发了一种由人工智能（AI）驱动的工具，可以使用磁共振成像（MRI）扫描追踪大脑衰老，并可能帮助管理认知衰退。生物年龄不同于个体的生理年龄，更快的大脑衰老与更高的认知障碍风险密切相关。研究人员使用了超过3,000名认知正常成年人的MRI扫描，训练了一个三维卷积神经网络（3D-CNN），从而提供了一种精确测量大脑随时间变化的方式。这项工作由南加州大学（USC）的工程师完成，并发表在《国家科学院院刊》上。
“这是一种新颖的测量方法，可能会改变我们在研究实验室和临床环境中跟踪大脑健康的方式，”资深作者、南加州大学老年学、生物医学工程、定量与计算生物学及神经科学副教授安德烈·伊里米亚（Andrei Irimia）表示。“知道一个人的大脑衰老速度有多快是非常有力的信息。”
当应用于104名认知健康的成年人和140名阿尔茨海默病患者的群体时，新模型计算出的大脑衰老速度与认知功能测试的变化密切相关。根据南加州大学团队的说法，该模型有可能更好地描述健康老龄化和疾病轨迹，并且其预测能力有一天可以用于根据个人特征评估哪种治疗方法更有效。
“这些测量与认知测试结果的一致性表明，该框架可能作为神经认知衰退的早期生物标志物，”南加州大学电气与计算机工程副教授保罗·博格丹（Paul Bogdan）说，“此外，它证明了其在认知正常个体和认知障碍者中的适用性。”
该研究还表明，某些区域的大脑衰老速度在性别之间存在差异，这可能揭示了为什么男性和女性面临不同的神经退行性疾病（包括阿尔茨海默病）的风险，伊里米亚补充道。
“大脑衰老速度与认知功能变化显著相关，”他说，“因此，如果你的大脑衰老速度较快，那么你出现认知功能（包括记忆、执行速度、执行功能和处理速度）退化的可能性也较大。这不仅是一个解剖学上的测量；我们在解剖学上看到的变化与这些个体的认知变化有关。”
(全文结束)
