大脑是人类最复杂的器官，控制着我们的记忆、语言、情绪和认知功能。
然而，随着年龄的增长，大脑不可避免地会发生衰老。
近年来，科学家们通过多项研究发现，性别差异、经济水平和污染暴露等因素都可能影响大脑的衰老速度。
2024年8月28日，【Nature Medicine】杂志发表了一项开创性的研究，揭示了这些因素是如何通过加速大脑衰老的过程影响我们的。
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在这项研究中，科学家们利用人工智能（AI）设计了一个大脑「时钟」，用于量化大脑年龄和实际年龄之间的差异。
大脑时钟通过测量大脑各个区域的生理变化，帮助研究人员判断一个人的大脑衰老速度是否快于实际年龄。
所谓 大脑年龄差距（Brain-Age Gap） ：，指的是通过AI模型估算出的「预期大脑年龄」与个体实际年龄之间的差异。
如果某人的大脑年龄比实际年龄大得多，这表明其大脑衰老速度可能加快，反之亦然。
为了探索大脑衰老的多样性，研究人员收集了来自15个国家（其中包括7个拉丁美洲和加勒比国家，以及8个非拉美国家）的5,306名参与者的数据。
这些参与者包括健康对照组、轻度认知障碍（MCI）患者，以及患有阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease）和行为变异型额颞痴呆（bvFTD）患者。
研究团队使用了功能性磁共振成像（fMRI）和脑电图（EEG）等多模式成像技术，来捕捉大脑活动和脑网络的动态变化。
团队采用了图卷积网络（GCN）等深度学习技术，训练模型来预测大脑年龄。
为了确保数据的一致性，研究人员对所有的fMRI和EEG信号进行了标准化处理，并剔除了可能影响结果的噪声。
通过多变量信息理论，研究人员计算了脑网络中的高级相互作用，并将这些信息输入到模型中。
该研究发现，大脑衰老速度与多种社会经济因素密切相关，尤其是在拉丁美洲和加勒比地区，这些地区的人群展示出更大的大脑年龄差距。
在实验过程中，研究人员使用了fMRI和EEG这两种不同的成像技术，分别对大脑的功能连接性和脑电活动进行了评估。
通过多轮次的机器学习训练和验证，他们成功开发出了一种预测大脑年龄的模型，并揭示了不同人群之间的大脑衰老差异。
fMRI能够捕捉到大脑的空间动态变化，而EEG则以毫秒级的精度记录大脑的电活动信号。
研究发现，这两种技术的结合极大地提高了预测大脑年龄的准确性，特别是在不同地域、社会经济背景和性别的个体之间。
研究结果显示，拉美地区的大脑年龄差距（fMRI：平均误差=5.60年，EEG：平均误差=5.34年）明显高于非拉美地区（fMRI：平均误差=11.91年，EEG：平均误差=9.82年）。
此外，在拉美地区，女性大脑的衰老速度显著高于男性，尤其是在患有阿尔茨海默病的女性中。
通过分析研究结果，科学家们发现了多种可能加速大脑衰老的因素。
通过这项研究，科学家们揭示了大脑衰老的多维度复杂性，以及各种社会经济和环境因素对大脑衰老的影响。
了解这些因素并采取相应的预防措施，如改善生活方式、减少污染暴露、平衡工作与生活压力，或许可以帮助我们延缓大脑衰老的步伐，保持大脑的健康与活力。
最终，这些发现不仅有助于更好地理解大脑衰老背后的机制，还为未来的脑健康干预和治疗提供了宝贵的科学依据。
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参考文献
Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations
