人之智慧，源于大脑。毫无疑问，大脑是人体最复杂的器官，记忆、语言和情绪均源自于大脑的一系列电生理活动。值得注意的是，多项研究表明，性别差异、经济水平和污染物暴露等因素会影响大脑的衰老速度，导致大脑年龄领先于实际年龄。
2024年8月，国际顶尖医学期刊 Nature Medicine 发表了一项题为：Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations 的研究论文。
该研究通过基于人工智能（AI）设计的“大脑时钟”量化了大脑年龄和实际年龄之间的差异，由此判断一个人的大脑是否比实际年龄衰老得更快。这个大脑时钟显示，女性、不平等程度较高的国家以及拉美地区国家的人的大脑衰老速度更快。这些发现有助于理解大脑健康与性别、污染物和社会发展之间的联系，并指导相关大脑疾病的预防和治疗。
随着年龄的增长，大脑会发生动的功能变化，准确绘制这些变化的轨迹及其与实际年龄的关系，对于理解衰老过程、多层次差异和大脑疾病（例如阿尔茨海默病、认知障碍）至关重要。
性别差异是是影响大脑变化的关键因素，对阿尔茨海默病的研究表明，女性大脑萎缩的速度比男性快，并且性别不平等会进一步影响大脑健康。然而，迄今为止还没有研究探索脑年龄异常的范围，包括跨地理区域、性别之间的人口异质性的影响，以及从大脑健康到疾病的连续统一体。
在这项最新研究中，研究团队通过评估一种复杂形式的功能连接来观察大脑衰老。功能连接是衡量大脑区域相互作用程度的一种方法，它通常会随着年龄的增长而下降。研究团队利用了来自15个国家的数据：7个属于拉丁美洲或加勒比地区（墨西哥、古巴、哥伦比亚、秘鲁、巴西、智利和阿根廷），8个不属于拉丁美洲或加勒比地区（中国、日本、美国、意大利、希腊、土耳其、英国和爱尔兰）。
研究模式图
研究数据集共囊括了5306名参与者，其大脑健康程度也各不相同，有些人很健康，有些人则患有阿尔茨海默病或其他形式的神经退行性疾病，有些人仅患有轻度认知障碍（痴呆症的前兆）。
研究团队使用功能性磁共振成像（fMRI）或脑电图（EEG）测量了参与者在休息时的大脑活动，前者用于测量大脑中的血流量，后者用于测量脑电波活动，并将这些数据输入两个深度学习（Deep Learning）模型中，一个使用功能磁共振成像数据，一个使用脑电图数据。
fMRI在不同数据集上训练和测试深度学习模型
通过基于人工智能（AI）设计的“大脑时钟”，研究团队计算了每个人大脑的功能连接，并推算出每个人的大脑年龄差距——从功能连接中估算出他们的实际年龄与大脑年龄的差异。例如，两者相差10岁意味着你的大脑的功能连接与比你大10岁的人大致相同。
大脑时钟模型显示，患有阿尔茨海默病或其他类型痴呆症的人比轻度认知障碍和健康对照组的人有更大的大脑年龄差距。更值得关注的是，拉丁美洲和加勒比地区的参与者比其他地区的参与者的大脑年龄差距更大。
另外通讯作者 Agustin Ibanez 教授表示，拉丁美洲是世界上最不平等的地区之一，这就是为什么该地区的人的大脑衰老得更快。换而言之，结构性社会经济不平等、长期暴露于空气污染等不健康因素与更大的大脑年龄差距有关，尤其是在拉丁美洲人群中。
群体、性别和宏观社会对大脑年龄差距的影响
更重要的是，大脑时钟模型还揭示了大脑年龄的性别差异：生活在性别高度不平等国家的女性，尤其是拉丁美洲和加勒比地区的女性，往往比这些国家的男性有着更大的大脑年龄差距。
总而言之，这项发表于 Nature Medicine 的研究表明，大脑的衰老速度在一定程度上是独立于实际年龄的，具体与你住在哪里、做什么工作、社会经济水平，以及居住环境中的污染程度等复杂因素相关，而生活在社会经济不平等的女性更是其中的弱势群体。因此，任何想要促进人民大脑健康的国家，都必须解决性别不平等和社会经济不平等问题。
据悉，研究团队目前正在进一步调查大脑年龄差距是否与经济收入密切有关，他们比较了亚洲国家和美国人群的大脑年龄差距，并添加了“表观遗传时钟”的数据，这种时钟通过检测DNA的甲基化修饰来评估生物学年龄。最终， 他们希望这些数据有助于建立在世界各地人类大脑生物多样性基础上的个性化医疗方法。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41591-024-03209-x
https://www.nature.com/articles/d41586-024-02770-2
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