“延緩大腦老化”聽(tīng)起來(lái)就像是個(gè)不切實(shí)際的廣告噱頭，但實(shí)際上，這種幻想在科學(xué)的支持下卻有可能成為現(xiàn)實(shí)?！按竽X年齡”并不能反映出人的實(shí)際年齡的平均功能狀態(tài)，更多是與相對(duì)于大腦實(shí)際年齡的衰老程度有關(guān)。我們都知道，盡管有些人看起來(lái)年齡已經(jīng)很大，但他們的思維依然敏捷，且行動(dòng)依然靈活。

當(dāng)你以為在飛機(jī)上和你聊天的那個(gè)女人只有40多歲，但她的大腦年齡已經(jīng)是70多歲時(shí)，你會(huì)感到難以置信。正如“大腦年齡”名字所指的那樣，這個(gè)概念希望能夠捕捉到認(rèn)知分離背后的生物復(fù)雜性。

這不僅僅是純粹的學(xué)術(shù)樂(lè)趣。長(zhǎng)壽研究人員越來(lái)越想認(rèn)為，你活了多長(zhǎng)時(shí)間并不是預(yù)測(cè)整體健康的最佳指標(biāo)。精確而簡(jiǎn)單地測(cè)量某個(gè)人真實(shí)的生物大腦年齡，可能成為更有效的警示方案。畢竟，如果你知道自己的大腦老化得比預(yù)期的更快，就可以及早干預(yù)這個(gè)過(guò)程。

發(fā)表在《自然神經(jīng)科學(xué)》（Nature Neuroscience）雜志上的一項(xiàng)研究，將三個(gè)完全不同的領(lǐng)域融入到單一的算法中，這些領(lǐng)域包括神經(jīng)科學(xué)、長(zhǎng)壽和機(jī)器學(xué)習(xí)，該算法可以純粹基于MRI（核磁共振）掃描來(lái)預(yù)測(cè)某人的大腦年齡。

這項(xiàng)研究使用了年齡跨度超過(guò)80多歲的近5萬(wàn)人的數(shù)據(jù)，首次梳理了常見(jiàn)的大腦疾病如何影響大腦老化，如抑郁癥和自閉癥。更重要的是，該團(tuán)隊(duì)深入挖掘了來(lái)自英國(guó)生物銀行的人類基因組數(shù)據(jù)，精確定位了一組與神經(jīng)疾病相關(guān)的基因，特別是加速大腦老化的基因。

挪威奧斯陸大學(xué)的研究作者托拜厄斯·考夫曼（Tobias Kaufmann）說(shuō)：“我們揭示了與健康個(gè)體大腦老化明顯有關(guān)的基因，它們與我們常見(jiàn)的大腦疾病有關(guān)的基因重疊?！?/p>

這種“大腦年齡差距”指標(biāo)的直接使用，可以作為大腦衰老的生物標(biāo)志物，它可以幫助醫(yī)生對(duì)他們的老年患者做出更明智的診斷。

但密蘇里州圣路易斯華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院的珍妮·拜思特博斯博士（Janine Bijsterbosch）說(shuō)，除了這項(xiàng)研究的發(fā)現(xiàn)外，它最重要的貢獻(xiàn)可能是確認(rèn)了跨學(xué)科方法的有效性，這種方法“只有通過(guò)研究大量人群的腦部掃描才有可能”涵蓋掃描儀、地點(diǎn)和設(shè)置。

想要進(jìn)行轉(zhuǎn)換？來(lái)自單個(gè)實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)不再足以尋找微小的、復(fù)雜的但強(qiáng)大的大腦老化標(biāo)志，或其他神經(jīng)學(xué)測(cè)量和健康見(jiàn)解。為了更好地揭示我們大腦的奧秘，跨越種族和社會(huì)經(jīng)濟(jì)鴻溝，我們需要認(rèn)識(shí)并在研究中利用這樣的策略，即“人多力量大”。

大腦年齡與健康壽命

2015年末，《自然醫(yī)學(xué)》(Nature Medicine)雜志上的一系列專家評(píng)論，鞏固了長(zhǎng)壽研究的一種新興趨勢(shì)。與其試圖延長(zhǎng)壽命相比，目前的重點(diǎn)應(yīng)該更多地放在延長(zhǎng)健康壽命上，即人可以在沒(méi)有疾病的情況下存活多久，或者將常見(jiàn)年齡相關(guān)疾病的發(fā)生推遲多長(zhǎng)時(shí)間。

這立刻帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題：如何衡量某個(gè)人的“真實(shí)”生物學(xué)年齡？這是個(gè)尚未解決的難題。但是對(duì)于大腦來(lái)說(shuō)，有個(gè)標(biāo)志正發(fā)揮主導(dǎo)作用，即大腦年齡差距，或指某人實(shí)際年齡和大腦年齡之間的差異。這個(gè)指標(biāo)可以表明，某人的大腦比正常情況下衰老得更快或更慢。

控制大腦在整個(gè)生命周期中成熟和變化速度的“分子管弦樂(lè)隊(duì)”在大腦結(jié)構(gòu)中扮演著重要的角色，但它可以使用MRI來(lái)測(cè)量。同樣，決定神經(jīng)回路物理連接的“生物舞蹈”也是自閉癥、精神分裂癥、雙相情感障礙或抑郁癥等腦部疾病的基礎(chǔ)。

這導(dǎo)致研究團(tuán)隊(duì)提出這樣的問(wèn)題：有沒(méi)有方法可以使用MRI掃描來(lái)測(cè)量某人的大腦年齡差距？不同的精神障礙會(huì)發(fā)生什么變化？我們能否將大腦年齡與特定的基因聯(lián)系起來(lái)，揭示那些加速和延緩大腦衰老的基因？

規(guī)模龐大的研究

考夫曼和他的同事不是第一個(gè)嘗試解決這個(gè)問(wèn)題的人，但他們肯定是最雄心勃勃的。他們解釋說(shuō)，以前的研究都是“小打小鬧”，因?yàn)樗麄冎魂P(guān)注有限的年齡范圍，通常關(guān)注某種單一的精神障礙，抑或是最多幾百人的規(guī)模。這些研究不能提供整個(gè)生命周期內(nèi)大腦結(jié)構(gòu)變化的整體動(dòng)態(tài)圖像。

由于沒(méi)有任何實(shí)驗(yàn)室能夠提供他們需要的數(shù)據(jù)，為此該團(tuán)隊(duì)決定從幾個(gè)地方收集MRI掃描數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由不同的MRI掃描儀在不同的設(shè)置下獲得。過(guò)去，這簡(jiǎn)直是瘋狂之舉，因?yàn)檫@些變化使得蘋(píng)果與蘋(píng)果之間的圖像比較變得極其困難。

使用烹飪作為類比，這就像試圖辨認(rèn)出同一道菜的數(shù)十萬(wàn)個(gè)手寫(xiě)菜譜，而每個(gè)菜譜都使用一系列單位和縮寫(xiě)以個(gè)人格式書(shū)寫(xiě)而成，并試圖破譯某個(gè)平均的“基線”食譜，以充分地判斷所有其他菜譜的準(zhǔn)確性和價(jià)值。

研究團(tuán)隊(duì)依靠一系列先進(jìn)的數(shù)據(jù)方法，將45615人的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化集合，這是一項(xiàng)耗費(fèi)大量精力、時(shí)間和反復(fù)試驗(yàn)的任務(wù)。作為一種健全性檢查，他們隨后將這些信息包括在他們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，以便再次檢查潛在的標(biāo)準(zhǔn)化錯(cuò)誤。接下來(lái)，使用超過(guò)35000名3至89歲的健康人的數(shù)據(jù)，他們訓(xùn)練人工智能來(lái)預(yù)測(cè)正常的大腦老化軌跡。然后用另外4353名健康人的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該算法。最后，研究小組比較了近5800名患有各種腦部疾病的人的腦部掃描，將每個(gè)人的腦部年齡與大體軌跡相匹配。

研究人員有了幾個(gè)發(fā)現(xiàn)。大腦年齡差距最大的是嚴(yán)重的精神障礙，包括精神分裂癥、多發(fā)性硬化癥和癡呆癥。相比之下，發(fā)育性腦疾病，如自閉癥和注意缺陷多動(dòng)障礙（ADHD），似乎并沒(méi)有特別影響大腦年齡。

拋開(kāi)大腦的全面變化不談，研究小組還發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致大腦年齡差距的腦部區(qū)域就是那些已經(jīng)牽涉到這種特定精神障礙的區(qū)域。例如，在阿爾茨海默病中，大腦皮層下區(qū)域的結(jié)構(gòu)慢慢枯萎，它們也是觸發(fā)由算法測(cè)量的大腦年齡差距的區(qū)域。

研究人員稱，這是個(gè)重要的驗(yàn)證。它表明，人工智能可以將來(lái)自大量大腦圖像的信息濃縮成可解釋的評(píng)分，而不會(huì)完全丟失有關(guān)單個(gè)大腦區(qū)域的信息。換句話說(shuō)，有些疾病可能會(huì)導(dǎo)致一個(gè)大腦區(qū)域比其他區(qū)域更快地老化。人工智能可以破譯這些差異并指導(dǎo)潛在的治療。

遺傳聯(lián)系

聚合數(shù)據(jù)集的另一個(gè)好處在于，它包含了與腦部掃描相關(guān)的遺傳信息。加速的大腦老化可能是遺傳不良基因的結(jié)果，而有害的環(huán)境或生活方式的選擇會(huì)加劇這種情況。研究人員說(shuō)，分析基因是開(kāi)始探索影響大腦老化軌跡變化因素的一種方式。

也許并不令人驚訝的是，一項(xiàng)分析表明，大腦的年齡差距至少部分是可遺傳的。研究小組還發(fā)現(xiàn)了某些基因，這些基因似乎對(duì)大腦年齡差距和大腦紊亂都有影響。也就是說(shuō)，每個(gè)基因因人而異，也都有各自不同的影響。

研究人員稱：“與健康人腦年齡差距相關(guān)的遺傳變異與在自閉癥中觀察到的注意缺陷多動(dòng)障礙（ADHD）部分重疊。這些結(jié)果表明，大腦年齡差距和大腦疾病之間存在共同的分子遺傳機(jī)制。”

個(gè)體大腦年齡

人工智能是幫助確定個(gè)體大腦年齡的第一步。拜思特博斯博士說(shuō)，從平均結(jié)果到單獨(dú)的掃描是困難的，因?yàn)镸RI掃描相對(duì)來(lái)說(shuō)比較嘈雜，人與人之間的變異性很大。還需要更多的研究，但鑒于其規(guī)模龐大，這項(xiàng)研究為此打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

最終，研究人員希望基于某個(gè)人的基因，在高危腦部疾病發(fā)作之前，預(yù)測(cè)他們的大腦年齡差距，并跟蹤疾病的進(jìn)展情況，以幫助調(diào)整他們的治療方案。

拜思特博斯博士說(shuō)：“我們距離以這種方式利用大腦年齡差距還有很長(zhǎng)的路要走?！钡S著多項(xiàng)大規(guī)模生物標(biāo)記物研究的進(jìn)行，這個(gè)神經(jīng)科學(xué)與人工智能交叉的典范僅僅是一個(gè)開(kāi)始。