科学家已经拍摄了年龄的速度

脑图让您知道您是否老！有些人在80岁时就活跃且稳定，而另一些人则在年轻时（停止责骂）失忆症，但他们的实际年龄似乎并不反映衰老的水平。最近，在一项关于自然子问题的研究中，我们观察到“大脑的年龄”，而不是看身份卡的年龄。研究人员收集了一个名为Dunedinpacni的新指标。指示器，速度较慢，越有可能，他或她朝着痴呆症甚至记忆的方向发展。通过多维实验，团队确认了Dunedinpacni的有效性。 Mahdi Moqri评论说，哈佛医学院的计算生物学家。尽管在临床实践中使用还为时过早，但该技术比传统的血液测试方法具有许多优势。尽管大脑图像可以直接努力结构变化，但血液指示器可能无法捕获这些细节。目前，Dunedinpacni算法是开源的，允许任何研究人员从自己的磁共振数据中产生分数。也许这种方法可以帮助每个人更好地检测自己的身体状况，并合理地调整自己的生活方式。如何计算老化率？这项最后一项研究基于著名的但尼丁研究。但尼丁的研究追踪了1972年4月1日至1973年3月31日之间出生的1,037人的生活过程。每隔几年，杜梅丁的研究研究人员就会寻找参与者的血压，体重指数，血糖，胆固醇，肺功能，肺部功能和肾脏以及gums和牙齿和牙齿的萎缩。最新的研究使用了19个多系统的生理老化生物标志物在四个时间点上占用：26、32、38和45来计算过去20年这些生物标志物的平均下降趋势。因此，将生物老化的理论概念量化为一种特定度量：“衰老节奏”。如图A所示下面，水平轴是年龄，垂直轴是生物标志物的平均得分，它反映了这些指标随年龄的趋势的下降。这三个虚线是“缓慢”（缓慢的衰退），“平均衰退”（平均衰退），并显示了“快速衰退”衰老的三个率。图B显示了45岁 - DUNEDIN研究参与者中“年龄率”的分布。红色代表年龄更快的人，而蓝色代表那些减慢衰老的人，这些人凭直觉呈现出人口率的个体差异。基于此，研究人员进一步培训了NetNet回归模型以预测纵向衰老率，并最终形成了一种新的生物标志物Dunedinpacni。为了明确分析建模过程，研究人员选择了45年 - 染色研究的860名参与者的T1（磁共振）加权的脑磁共振数据，并提取了315个结构特征，包括大脑COrtex，使用FreeSurfer等专业图像分析软件。层厚度，表面积，灰质体积，灰质的信号电阻比，心室体积。然后，我们采用一种弹性净回归建模方法（该技术不仅可以处理高数量数据，而且可以自动检测特征以抑制过度约束），并通过10X交叉验证采用连续优化模型的参数。最后，从315个原始大脑指标中选择了99个有助于预测生理老化率的结构特征，并且在Dunedinpacni的最终模型中巩固了这些特征的加权系数。该团队通过通过对众多培训和验证集的划分进行实验，不断测试样品内部和外部模型内部和外部模型的预测。培训完成后，Dunedinpacni生成T他通过基于T1脑的单个磁共振的融合回归加权算法的相对生物衰老率，该算法可以预测“结构性脑图像”，以“整个身体的纵向生物老化速率”。通过一种有效的多维验证来评估Dunedinpacni的可靠性，研究人员将Duxedinpacni的得分与DumedIn研究数据集中的衰老节奏相关联。结果表明，Dunedinpacni与纵向老化率之间的样品的相关性为r = 0.60，通过交叉验证分析获得的平均相关性为r = 0.42，这与新的新代表性氧化剂的性能相当。在参与测量的15个指标中，Dunedinpacni的效果的12个尺寸属于95％长度长度置信区间，表明Dunedinpacni与纵向A之间存在内部相关性牙龈速率。与衰老表型的相关指标以及在杜梅丁的研究中，杜马素pakuni评分较高的成员平衡较差，cammore缓慢的成员，肢体的最低和上力，调整较少。据报道，他们的健康状况不佳，身体局限性更大。认知功能的证据恶化。我的童年经历了成功的认知能力。而且我年纪大了。所有这些结果表明，Dunedinpacni可以准确估计杜梅丁研究集的纵向老化速率。通过计算指标和每个大脑区域的衰老率之间的协方差来估算特征意义得分。从神经生物学的角度来看，Dunedinpacni评分与典型的衰老模式有关，例如皮质稀疏，水分流失和心室增大。这些结构特征与正常脑衰老和覆盖的磁共振症状一致具有神经退行性疾病的图像特性的AP，表明Dunedinpacni至少部分反映了分数中典型的大脑老化模式。此外，我们使用HCP检验的磁共振数据（n = 45）评估了新的Dunedinpacni测试的可靠性，并显示出极好的可靠性（ICC = 0.94，95％IC = 0.89-0.97）。在重复验证和可靠性方面的内部有效性之后，研究人员还试图证明dumedinpacni是否可以推广到新数据集中，以检测与衰老相关的结果。 ADNI和UKB测试了Dunedinpacni分数与认知恶化和认知功能之间的关联。结果表明，具有较高Dunedidinpacni评分的参与者在心理状态测试，记忆测试，心理运动速度以及功能和功能测试中显示出更大的障碍，用于检测痴呆症（上图）。同样，Dunedinpacni得分更高的参与者在UKB的执行功能和精神运动速度测试（上）（上）。其次，Dunedinpacni与ADNI的正常认知功能有关，并且可以区分临床障碍的认知功能。结果表明，轻度认知障碍（MCI）患者的Dunedinpacni评分高于正常认知患者（CN）的分数。痴呆症患者的DUHEDINPACNI评分高于DCL和CN患者。为了更彻底地检查Dunedinpacni是否可以预测认知正常性的人的未来认知能力下降，研究人员跟踪了624名参与者进行了ADNI研究的第一次扫描，其中112个在16年的监测期内开发了DCL或痴呆症。分析的结果表明，基线沙丘分数较高的CN参与者更有可能发展DCL或痴呆症，但更可能更早进展（HR = 1.49，P = 0.005，95％IC = 1.12-1.97）。一个类似在第一次扫描中诊断为DCL的701名参与者中进行了AR分析，其中271个在以下过程中患有痴呆症。分析还表明，基线基线得分高的DCL患者更有可能成为痴呆症（HR = 1.44，P0.001，95％IC = 1.26-1.65）。即使在控制APOEε4等位基因的数量后，效果大小仍然保持稳定，这是阿尔茨海默氏病零星零食的最新起点的不同遗传危险因素。以上结果表明，Dunedinpacni可以预测未来的认知和痴呆症下降。作为个体衰老率的指标，Dunedinpacni应该能够反映脑退化的纵向轨迹。在这项研究中，我们分析了ADNI队列中1302名参与者的海马萎缩路径和UKB队列的4601名参与者。结果表明，Danedin Pakni基础评分较高的参与者在ADNI队列和UKB中表明海马萎缩加速了。一直是自己的Dunedinpacni得分能够预测海马的加速萎缩。 Dunedinpacni作为对多种生物标志物的纵向评估，不仅在大脑中，而且在所有器官系统中都可以捕获健康降低。为了证明这一假设，研究人员使用UKB创建了Dumedinpacni苏格兰人。结果表明，具有较高DunediedInpacni评分的参与者具有深度节俭指数（与年龄和功能降低相关的能力储备相关的常见压力因素的脆弱性）和自我发现的一般健康状况。患有慢性年龄相关疾病的参与者比没有疾病的患者的Dunedidinpacni评分更高，并且患有两种或多种慢性疾病的患者的参与者比患有慢性疾病的慢性疾病的患者的duhedinpacni评分高。在扫描后的最大监控期（即基线）中，总共827个UKB参与者至少报告了新的直径与衰老有关的慢性疾病的结肠，由并发关联组成。鉴于慢性衰老疾病的死亡率升高，S研究人员还研究了Dunedinpacni的基础得分是否通过所有原因预测死亡率，结果表明，Dunedindinpacni得分较高的UKB参与者早已死亡，而死亡风险不高至至少41％。综上所述，这些发现表明，可以使用Dunedinpacni以及未来慢性疾病和死亡的风险来评估一般健康。有关更多信息，如果您对儿童鞋感兴趣，请参阅原始文章。纸链接：https：//www.nature.com/articles/s43587-025-00897-zgithub：https：//github.com/etw11/dunedindinpacni参考链接：[1] https://www.sciendaily.com/releases/2025/07/250702074312.htm