在大脑的照片中，您可以分辨出您是否老！有些人在80岁时很活跃且连续，而另一些人则在年轻时（停止提高）会丧失记忆力，而他们的实际年龄似乎并不能反映他们的积累水平。最近，一项来自自然界的研究研究了“大脑时代”，而不是查看身份证的时代。研究小组收集了一个名为Dunnedinpacni的新指标。该指标的价值越高，它越多地表明该人可能以较慢，记忆，甚至大脑的注意力和患有痴呆症的痛苦发展。通过多维实验，该团队确认了Dunedinpacni的有效性。哈佛医学院的计算生物学家Mahdi Moqri评论说：即使是早期的Palso在临床实践中，该技术也比传统的血液测试方法更有好处。大脑图像可以直接反映结构变化，而血液indicatoRS可能无法获得这些细节。目前，Dunedinpacni算法是一种开放资源，任何研究人员都可以从自己的MRI数据中产生分数。也许这种方法将帮助每个人更好地看到自己的身体状况并调整自己的生活方式。如何计算衰老速度？这项最新研究基于但尼丁的流行研究。 Ducedin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，Ducedin的研究研究人员每隔几年就会记录参与者的血压，体重指数，血糖，胆固醇，肺和肾功能，甚至记录牙龈萎缩和牙齿腐烂。最新研究使用了19个多系统生理老化生物标志物，在过去二十年中，以26、32、38和45的四个小时点测量了这些生物标志物的平均下降趋势。因此，生物积累的理论概念已发展为C确定测量指标，尤其是“积累速度”。如下图A所示，水平轴为年龄，垂直轴是生物标志物的平均得分，这反映了老化指标趋势的下降。三个虚线描述了三个累积速率：“慢”（慢倒物），“平均”（中等撤回）和“快速”（Mabilis向后）。图B显示了45岁的ducedin研究中参与者的“超速速度”的分布，颜色为黑暗。红色代表年龄更快的人，而蓝色代表那些较慢的人，直观地呈现人口衰老速度的个体差异。在此基础上，研究团队进一步培训了弹性网络（ElasticNet）回归模型，以预测纵向老化速度，并最终形成了一种新的生物标志物Dunedinpacni。特别是研究建模过程，研究人员选择了T1加权脑MRI数据（磁性RESO）NANCE成像）来自45岁时的860个ducedin研究参与者的数据，并使用专业成像评估软件（例如FreeSurfer.ang层，表面积，颜色对象的体积，色信号强度的比例）和心室体积获得了315个结构特征，包括脑皮层。此后，他们采用了建模净回归的弹性方法（该技术不仅可以处理高维数据，而且可以自动筛选特征并抑制过度拟合），并且可以通过十倍的交叉验证来不断优化模型参数。最后，99个具有促进生理速度预言的结构特征是 - 屏幕是315个原始大脑指示器，并且这些特征的重量系数在Dunnedinpacni的最终模型中得到了增强。该团队继续通过分割大量培训的实验来尝试模型内外样品中预言的准确性集合和验证集。 Maafter训练完成了，Dunnedinpacni可以通过基于T1 MRI脑扫描的内置回归加权算法来输出个人的相对衰老速度，从而实现了从“大脑结构成像”到“全身长期生物学老化”的预测。多维验证方法有效地评估了Dunedinpacni的可靠性，研究人员在研究的拨号研究中纠正了DialedInpacni的标记和积累的速度。结果表明，Dunnedinpacni和纵向衰老速度之间的样本内相关性为r = 0.60，通过交叉验证评估获得的平均触摸r = 0.42，这与新生物标记物的新代表性obsegenetic积累的性能相当。在参与测量的15个指标中，邓尼迪汀的影响测量中的12个落在纵向老化S的95％置信区间内撒尿，表明Dunnedinpacni与纵向累积速度之间的内部相关性。校正指标积累的表型，在对但尼丁的研究中，拨号符得分较高的成员的平衡更加困难，烤架较慢，较低和较低的脚强度以及较少的协调。他们报告说，健康状况较差和更多的身体局限性；它们比认知功能测试更糟。经历了更大的认知童年。而且看起来年龄较大。这些结果表明，Dunnedinpacni可以准确估计导肽研究中积累的纵向速率。 Haufe的转换已用于通过计算大脑每个区域的指标与速率积累之间的协方差来估算坦波克重要性的特征。从神经生物学的角度来看，DialedInpacni标记与典型的积累模式有关，例如皮质变薄，水分降低和心室增大。这些结构特征与正常脑积累的MRI表现和对神经退行性疾病的成像特性重叠的MRI表现一致，这表明Dunnedinpacni标记至少部分反映了常见的大脑积累模式。此外，使用HCP测试重测MRI数据（n = 45）来检查DunnedInpacni的退休可靠性，显示出更大的可靠性（ICC = 0.94，95％CI = 0.89-0.97）。在证明内部有效性和退休可靠性时，研究人员还试图测试是否可以在新的数据集中概括thedunedindinpacni，以查看与累积有关的结果。在ADNI和UKB的测试中，已对拨号符号的拨号符标记与残疾人的规定和影响相关。结果表明，具有较高DialedInpacni分数的参与者显示出更多的心理状态测试，记忆测试，心理运动速度和用于筛查的执行测试测试的障碍RY痴呆症（上图）；同样，在UKB的执行功能和精神运动速度测试（上图）的执行功能和心理速度测试（上），具有较高DialedInpacni得分的参与者也表现较差。接下来，Dunnedinpacni可以区分正常和临床残疾，可提供ADNI的操作。结果表明，轻度认知障碍（MCI）对患者的拨号符标记高于认知正常患者（CN）。痴呆症患者的ducesinpacni得分高于MCI和CN患者。为了进一步证明Dunnedinpacni是否可以预测认知正常的人的未来认知崩溃，研究人员还跟随了ADNI研究的第一次扫描中的624名认知正常的参与者，其中112个在16岁年龄的时间内提高到MCI或痴呆症。分析结果表明，基线DUNNEDINPACNI分数较高的CN参与者不仅发展MCI或痴呆症，而且更早进步（HR = HR =1.49，p = 0.005，95％CI = 1.12-1.97），这意味着与TOA的平均参与者相比，基线标记中前10％的人的风险增加了61％。在第一次扫描期间，对MCI审查的701名参与者进行了类似的评论，随访期间，痴呆症中出现了271个参与者。审查还表明，基线较高的Dunnedinpacni评分的MCI患者更有可能转化为痴呆症（HR = 1.44，P0.001，95％CI = 1.26-1.65）。尽管在控制了APOEε4等位基因的数量后，这是零星发作的阿尔茨海默氏病的明显遗传危险因素，但影响的大小仍然稳定。以上结果证明，邓尼丁帕克尼具有预测未来排斥和痴呆的可行性。作为个体积累速度的指标，Dunedinpacni应反映大脑衰变的纵向轨迹。该研究回顾了来自ADNI队列的1302名参与者的海马萎缩轨迹和4601 Kalahok来自UKB队列。结果表明，具有较高基线的Dunnedinpacni标记的参与者在ADNI和UKB的同时均显示出海马萎缩的加速，这一搜索在控制APOEε4等位基因的数量后仍然是正确的。已经表明，DialedInpacni标记具有预测海马加速萎缩的能力。作为来自许多生物标记的纵向分析，Dunnedinpacni还获得了所有器官系统的健康，而不仅仅是大脑的健康。为了检验这一假设，研究人员使用UKB在弱点，主观整体健康，与新时代相关的疾病和所有死亡率等指标上绘制了Dunedinpacni分数。结果表明，具有较高DialedInpacni分数的参与者的弱点弱点（与年龄相关的储量和功能下降相关的常见压力源的弱点）和自我报告的整体健康状况更加困难，这不是INDIV驱动具有高风险遗传的iDuals，可用于早期认知下降或AD（阿尔茨海默氏病）。患有慢性疾病的参与者比无痛的参与者的表达分数更高，而且两种或多种慢性疾病的广泛寿命比患有慢性疾病的慢性疾病得分更高。在扫描后的最大随访期（即基线）中，总共827名UKB参与者报告了至少有一个与衰老相关的急性疾病的新诊断，这与伴随时期的关联一致，健康参与者具有更大的成年人标记，而底线的Dunedindinpacni则更可能与疾病平均疾病相关的风险增加。由于与衰老有关的慢性疾病的死亡率增加，研究人员还探讨了基线拨号符号是否被预测了所有死亡率的所有原因，结果表明，基线较高的dunnedinpacni分数的参与者早于较早的死亡，而较高的参与者则死亡，其中有前10％的前10％与平均水平相比，比死亡高41％高41％，高41％，而这些关联不是由具有早期分类的高遗传风险和AD的个体驱动的。这些发现表明，Dunedinpacni可用于评估整体健康状况，并评估未来慢性病和死亡的风险。有关更多详细信息，如果您有兴趣Inchildren的鞋子，则可以查看原始纸张。论文链接：https：//www.nature.com/articles/s43587-025-00897-zgithub：https：//github.com/etw11/dunededinpacni参考链接：[1]