预防AI认知衰退！大脑衰老水平可以无创检测

原创 周子意 财联社

大脑衰老的加速通常与更高的认知障碍风险密切相关。根据最新的研究论文，目前有一个新的人工智能。（AI）该模型可以测量大脑的衰老速度，从而有助于降低思维能力。

根据南加州大学的一项研究，研究人员训练了一个3D卷积神经网络(3D)，通过对认知正常的成年人进行3000多次磁共振扫描。-Convolutional Neural Networks，简称CNN)，这是一种前馈神经网络，包括卷积计算和深度结构，是深度学习的代表算法之一。

通过对磁共振成像分析，南加州大学首创的这种3D-CNN工具（MRI）扫描，以非侵入性的方式跟踪大脑衰老速度，为测量大脑随着时间的推移如何衰老提供了准确的方法。该模型有望成为理解和辅助治疗认知衰退和痴呆症的有力工具。

南加州大学老年学、生物医学工程、定量与计算生物学与神经科学副教授Andrei Irimia说:“这是一种新颖的测量方法，可以改变我们在研究实验室和临床实践中跟踪大脑健康的方法。”他还补充道:“了解一个人的大脑衰老有多快有很大的帮助。”

这篇论文于周一(2月24日)在《美国国家科学院院刊》上发表。

与思考能力密切相关

据Irimia介绍，一个人的生物学年龄（BA）与个人真实年龄不同的是（CA）。这意味着两个出生年龄相同的人可能会有非常不同的生物年龄，因为他们的身体功能和细胞水平上身体组织的“年龄”是不同的。

研究小组表示，“绘制大脑衰老的速度P有助于识别神经衰老的异常率，这有助于识别一些神经退行性疾病的风险。虽然神经退行性疾病的风险确实伴随着真实年龄。（CA）随着生长的增加，每个人的生物衰老在细胞、组织、器官和个体之间是不同的，这也会增加神经退行性疾病的风险。"

通过对同一患者在不同时间点的MRI扫描进行分析，新开发的3D-CNN提供了一种更准确的测量大脑随着时间的推移而衰老的方法。

不同于传统的横截面检测方法(通过单个时间点的一次扫描估计大脑年龄)，新的垂直模型（LM）对同一个体在多个时间点的MRI扫描进行了比较，从而更准确地反映了大脑衰老的加速或减缓，并明确了与之相关的神经解剖变化。

首先，研究小组将该模型应用于认知正常的成年人，并通过3000多次MRI扫描进行练习，从而验证了该模型。随后，它被应用于104名认知正常的成年人和140名阿尔茨海默病患者。数据显示，新模型对大脑衰老速度的计算与研究小组对受试者的认知测试变化密切相关，新模型确实可以更好地描述大脑健康的衰老速度。

PaullPaul南加州大学电子与计算机工程副教授 Bogdan指出，“这些测量和认知测试结果的一致性表明，这个框架可能是神经认知衰退的早期生物标志。此外，它还证明了它在认知正常人和认知障碍人群中的适用性。”

“大脑衰老的速度与认知功能的变化密切相关，”Irimia补充道。

“因此，如果你的大脑老化得很快，你的认知功能更容易出现高衰退，包括记忆、执行速度、执行功能和响应速度。我们在解剖学中看到的变化与我们在这些人的认知中看到的变化有关。”

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原题：“AI预防认知衰退！可以无创地检测大脑衰老程度”

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