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AI绘制脑老化地图:右半球比左半球更显老

一项发表于PNAS的研究用深度学习把大脑MRI转换成“局部脑龄地图”,发现大脑老化并不均匀:额叶、颞叶和脑沟比枕叶视觉区更显老,右半球普遍比左半球老。阿尔茨海默病患者在苍白球、壳核、海马等区域的脑龄差距可达3年以上,且与认知表现相关。研究者强调该工具目前仍属研究用途。

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来源网站
PsyPost
原始发布时间
2026年10月3日
原文标题
The right side of the brain shows more signs of aging than the left, new study suggests

医生和科学家常借助磁共振成像(MRI)来估算一个人的“脑龄”:把脑部扫描结果与同龄人比较,判断这颗大脑看起来比实际年龄更老还是更年轻。脑龄偏大,往往与认知能力下降、神经退行性疾病风险升高有关。

但多数研究只给出一个“全脑年龄”。这就像用一座城市的平均气温来概括天气——数字简单,却把冷热的分布全抹平了。美国南加州大学伦纳德·戴维斯老年学学院的副教授 Andrei Irimia 解释说,单一的全脑年龄“把整个大脑压缩成一个数字,结果在生物学上很难解读”。

他所在团队与第一作者 Nikhil N. Chaudhari 等人开发了“局部脑龄”模型,相关成果发表在《美国科学院院刊》(PNAS)上。

从“一个数字”到“一张地图”

人脑由功能各异的区域组成:额叶参与复杂的决策,海马负责记忆的形成。这些区域工作方式不同,老化速度也不一样。只给全脑打一个分,就容易掩盖区域之间的差异,也更难发现早期的局部损伤。

研究团队因此换了个思路:不再问“这颗大脑整体看起来多大”,而是问“这颗大脑的每一个部分各自看起来多大”。他们用深度学习模型把一张结构性MRI转换成一张三维的“局部脑龄地图”,精度细到被称为“体素”的微小三维像素。

为了让模型学得扎实,研究者在14,748名认知正常的成年人(年龄从19岁到100岁)的MRI上训练模型,样本涵盖了年龄、脑部解剖结构和成像数据的丰富差异。训练完成后,他们又在另一批人身上做测试——来自阿尔茨海默病神经影像学计划的1,985人,其中包括1,102名认知正常者、354名轻度认知障碍患者和529名阿尔茨海默病患者。

在认知正常的成年人中,模型的估算与实际年龄平均相差约5.9年。

哪些区域“更显老”?

结果呈现出清晰的规律:

  • 额叶和颞叶更显老。 这两块参与高级思维与记忆的脑区,其生物学年龄高于大脑后部负责视觉加工的枕叶区域。
  • 脑沟比脑回更显老。 大脑皮层是折叠的:向外凸起的脊叫脑回,褶皱之间深深的沟叫脑沟。平均而言,脑沟的“脑龄差”(估算脑龄与实际年龄之差)比脑回高出0.40年。
  • 右半球比左半球更显老。 这一模式在研究团队重新训练模型、把样本调整为左右利手人数平衡之后依然存在。

“左右不对称这一点特别有意思,”Irimia 说,“模型系统性地给出右半球更高的局部脑龄,而且当我们排查训练数据中的利手因素后,这种差异仍然存在。我们目前还不知道这种不对称由什么造成,但它提出了一个有趣的问题:两个半球的结构性老化过程是否真的不同。”

认知障碍者的局部老化更明显

当研究者把不同人群放在一起比较时,差异就浮现出来了。

阿尔茨海默病和轻度认知障碍患者,在那些已知在疾病早期就受影响的脑区,呈现出更高的局部脑龄。以阿尔茨海默病患者为例:

  • 负责调节运动与部分学习功能的皮层下结构——苍白球和壳核,其脑龄差比认知正常者大约高出3.5到3.6年;
  • 形似海马、对新记忆形成至关重要的海马体,平均比健康成人“老”了三年以上。

这些局部老化差距不只是数字上的变化,还与认知表现挂钩。在阿尔茨海默病患者中,右侧苍白球等区域的脑龄偏大,与总体认知筛查分数更低、日常功能更差存在较强相关。而在轻度认知障碍人群中,这种关联弱得多;到了健康成人身上,则基本观察不到。

现在还不是一项临床检查

有一点需要特别说明:这个模型使用的是研究级MRI扫描,图像质量通常远高于医院日常检查所用的标准设备。它在医院常见的较低分辨率图像上是否同样准确,目前还是未知数。

正因如此,这套工具距离日常医疗应用还有距离。“现阶段,我更愿意把局部脑龄看作一种研究工具,而不是一项临床检测,”Irimia 说。它的价值在于提供了全脑脑龄所丢失的空间信息——哪些部位在变老、老化到什么程度。

这项研究意味着什么

“核心信息是:大脑并不是均匀老化的,”Irimia 总结道,“在同一个人身上,不同脑区可以呈现不同的老化模式;而在认知功能受损的人身上,这些区域差异会变得更加明显。”

换句话说,大脑的老化更像是一张高低不平的地形图,而不是一个统一的刻度。对普通人来说,这意味着“脑龄偏大”这个说法本身还不够精确——真正重要的,可能是哪一块区域先显老。当然,这还只是研究阶段的发现,远未到可以用来个人预测或诊断的程度。

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