科學家首次繪制大腦區(qū)域衰老遺傳圖譜，發(fā)現(xiàn)不同腦區(qū)受多基因影響衰老程度不均，部分區(qū)域與阿爾茨海默病易感高度相關，AI技術從數(shù)百萬圖像數(shù)據(jù)中捕捉細微的衰老結構特征。關注詳情。

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科學家首次繪制出大腦區(qū)域衰老的精細遺傳圖譜，揭示不同腦區(qū)老化程度并非同步，其背后受多種基因復雜調(diào)控。

在過去十年里，科學家常用“腦齡”衡量大腦在MRI上的表現(xiàn)。該研究負責人指出，單一的腦齡評分可能掩蓋了大腦區(qū)域間的差異。

研究人員分析超過4.1萬名成年人的MRI與DNA數(shù)據(jù)，將大腦劃分為148個區(qū)域，逐一評估衰老程度，并檢測60余萬個遺傳變異，最終識別出1212個顯著遺傳關聯(lián)，繪成首張局部“腦齡”遺傳地圖。

研究發(fā)現(xiàn)，某些基因加速特定腦區(qū)的衰老。例如，KCNK2基因變異與阿爾茨海默病易感腦區(qū)的過度老化密切相關；而NUAK1基因則與廣泛皮層區(qū)“年輕化”外觀相關。

研究人員認為，攜帶風險基因如同背上稍重的行囊，會增加一些負擔，但生活與環(huán)境因素影響同樣重要。值得關注的是，研究中衰老最顯著的腦區(qū)，恰恰是阿爾茨海默病和額顳葉癡呆癥最常侵襲的區(qū)域。這一發(fā)現(xiàn)為理解腦疾病易感性提供了新線索。

AI技術在本研究中扮演了關鍵角色，團隊構建3D神經(jīng)網(wǎng)絡，從數(shù)百萬圖像數(shù)據(jù)中捕捉細微的衰老結構特征，耗時一年半完成大規(guī)模運算和繪制。

研究人員表示，這是一種強大的科研工具，距離臨床應用仍有一段距離，未來有望用于早期識別癡呆癥潛在風險和開發(fā)靶向干預措施。

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