AI系统判断您的大脑是否衰老过快以及患痴呆症风险

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一项最新研究发现，睡眠中的脑电波或许能提前多年“预警”你是否会患上痴呆症风险。研究人员借助AI-ML算法，从夜间脑电图中推算出一个指标——“脑龄”，用来衡量你的大脑看起来有多老。

研究结果显示，当"脑龄"高于实际年龄时，未来患痴呆症的风险显著升高；每“超老”10岁，患痴呆症风险增加近40%。 相反，如果脑龄低于实际年龄，痴呆风险则相对较低。

为了验证这一点，研究者建立了一个模型，综合分析睡眠脑电中13项精细特征，包括与深睡相关的δ波、与记忆巩固相关的睡眠纺锤波，以及反映脑活动尖锐高峰的“峰度”等。

他们将模型应用于五项队列研究中约7000名受试者的数据，这些人入组时均无痴呆或认知障碍，年龄40～94 岁，随访3.5至17年，其间约有1000人被确诊为痴呆症。

值得关注的是，以往根据“总睡眠时间”“各睡眠阶段时长”“睡眠效率”等传统监测指标，很难找到与痴呆症风险的稳定关联性；而利用脑电“微结构”构建的"脑龄"，却显示出更清晰的预测价值。即便在统计中校正了教育程度、吸烟、体重指数、体力活动、共病状况以及遗传风险（如 APOE4 等）后，"脑龄"偏大的风险信号依然存在。

由于脑电监测属于非侵入性临床常规技术，研究人员认为，基于睡眠脑电估算“脑龄”，有可能发展成为一种非医疗环境下应用的数字化标志物，可望通过可穿戴设备实现早期痴呆症风险分层预测。

目前尚无“让脑龄变年轻”的灵丹妙药，但既往研究提示，改善睡眠障碍、降低体重指数、增加运动、减少睡眠呼吸暂停等，有可能通过优化睡眠脑电模式而间接减缓大脑老化进程。

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