这些危险因素，都在让你的大脑加速变老

2024年10月21日，首都医科大学附属北京友谊医院吕晗教授课题组，联合上海大学蒋皆恢教授课题组围绕长期随访的人群队列开展研究，阐明了长期的不良生活方式、代谢指标异常等风险因素显著加速脑衰老，提出了促进脑健康的关键方法。相关成果以“Discovery of High-Risk Clinical Factors That Accelerate Brain Aging in Adults: A Population-Based Machine Learning Study”为题发表在《Research》杂志（Research 2024; 7: Article 0500. DOI: 10.34133/research.0500）。

研究背景

随着年龄增长，大脑会经历一系列脑衰老相关的结构变化，包括脑萎缩、白质微结构受损以及白质高信号增多等，这些变化与出现认知障碍、各类神经退行性疾病的发生发展关系密切。基于脑磁共振影像特征计算得出的大脑年龄（脑龄）是评估脑衰老的重要生物标志物。

然而，既往的脑龄预测模型通常基于一种神经影像学模态而构建，而多模态脑影像信息有助于更为全面地刻画脑衰老的个体特征，提升脑龄预测的准确性。同时，大量证据表明，多种健康风险因素（如高血压、高血糖、吸烟等）可能导致脑结构改变，而风险因素与脑衰老之间的关系不清。识别加速脑衰老的风险因素对于促进脑健康至关重要。

研究进展

这项研究通过基于16年临床随访的开滦人群队列，阐明了长期的不良生活方式、代谢指标异常等风险因素显著加速脑衰老。

首先，作者构建了多维度健康风险因素与多模态脑影像特征的矩阵数据库。应用相关分析联合多重比较校正，探索多维度风险因素与多模态脑影像特征之间的关联关系，并进一步筛选出与脑影像特征关联最为紧密的5个风险因素，即高血压、高血糖、高肌酐、吸烟以及相对低的教育水平，从而初步确定加速脑衰老的关键风险因素（图1）。

随后，依据参与者所呈现的上述高危风险因素的数量对其进行风险暴露分层，将参与者划分为五个组，分别是0个（正常对照）、1个、2个、3个、4-5个高危因素组。首先在正常受试者组中训练脑龄预测模型，再将该模型应用于上述五个风险暴露组，分别对其脑龄进行预测，并比较脑衰老差异。研究结果表明，具有4-5个风险因素的个体的脑龄差显著高于正常组以及其他风险暴露组（图2），提示长期不良的生活方式、代谢指标异常等多个高危风险因素可能共同加速脑衰老的进程。

深入分析表明，基于T1加权成像预测的高血压人群的脑龄差显著高于正常血压人群（图3），表明高血压在脑组织结构退化中发挥了更为关键的作用，是加速脑衰老的关键因素。

未来展望

本研究通过基于大规模人群的长时序随访数据，揭示了高血压、高血糖、高肌酐、吸烟及相对低的教育水平这5项风险因素加速脑衰老，其中高血压造成脑损害最大。未来的研究将纳入纵向随访的脑影像检查数据，更好地评估脑衰老的动态演变特征，并全面挖掘多模态图像中的高维信息，进而提高模型的预测及泛化能力。

综上，本研究阐明了多种风险因素加速脑衰老，有效控制血压、血糖、肌酐，减少吸烟、提高教育水平有利于促进脑健康。