探索性别特定的认知衰退风险因素：利用网络分析方法对可改变和不可改变的决定因素进行深入研究

《Alzheimers & Dementia》：Exploring sex-specific risk factors in cognitive decline: Insights into modifiable and non-modifiable determinants using a network analysis

本研究通过网络分析方法，探讨性别特异性阿尔茨海默病风险因素。结果显示，女性在健康组和认知衰退组的网络结构差异更显著，其风险因素（如APOE ε4、血压）在网络中的中心性更高；男性则以认知指标（如MoCA、记忆得分）为核心，网络结构随认知衰退改变但整体连通性不变。这提示需性别特异性预防策略。

　　本研究探讨了阿尔茨海默病（AD）风险因素在男性和女性中的差异，通过网络分析方法揭示了不同性别在健康人群和认知功能下降者中的风险因素相互作用模式。随着全球人口老龄化，AD的患病率预计会显著上升，这不仅对个人健康构成挑战，也对社会整体带来了沉重的负担。因此，识别并干预可改变的风险因素对于降低AD的发病率具有重要意义。尽管年龄和遗传因素仍然是AD的主要不可改变风险因素，但它们在性别之间的相互作用表现出复杂的模式。例如，女性平均寿命较长，且AD的患病率更高，而携带APOE ε4等位基因的女性相较于男性具有更高的AD风险。这些发现提示我们，AD的风险因素可能在性别之间存在不同的机制。

本研究中，我们分析了896名参与者，涵盖了从健康对照（HC）到轻度认知障碍（MCI）和AD患者的群体。通过构建男性和女性各自的网络模型，我们发现，在健康人群中，女性的网络表现出更强的整体连接性，而在认知功能下降的女性中，网络结构和连接性均发生了显著变化。相比之下，男性在认知功能下降阶段的网络结构也发生了变化，但连接性未见明显下降。这表明，性别在AD风险因素之间的相互作用可能是复杂的，需要更细致的分析。

研究中发现，女性网络中，APOE ε4等位基因、家族史以及生活方式因素在结构中占据核心地位。这些因素在女性群体中显示出较高的中心性，意味着它们在风险因素网络中起着更为关键的作用。而在男性中，认知表现和记忆评分则成为网络中最重要的节点，这可能反映出男性在认知功能下降阶段，其风险因素更多与认知能力的直接变化相关。这种性别差异提示我们，针对不同性别制定个性化的干预措施可能是有效的。

在健康女性中，与APOE ε4等位基因、家庭病史、吸烟史和跌倒史等相关的风险因素显示出较高的连接性。这表明，这些因素在女性健康人群中可能相互作用，共同影响AD的发展。而在男性健康人群中，虽然也存在类似的关联，但这些因素的影响似乎没有那么显著。值得注意的是，女性在认知功能下降时表现出更强的网络连接性，这可能意味着她们在某些方面具有更高的保护性，但在AD早期阶段，这种保护性可能被削弱。

研究还发现，认知功能下降的女性群体中，APOE ε4等位基因和血管因素（如收缩压）在风险因素网络中占据中心位置。这提示我们，女性的AD风险可能更多受到血管健康和遗传因素的影响，尤其是在中年阶段。相比之下，男性的网络则更倾向于与认知测试成绩相关，这可能意味着在男性中，认知功能的变化更直接地反映了风险因素之间的相互作用。这些发现支持了网络分析在揭示性别特异性AD风险因素中的应用价值。

此外，研究还指出，尽管整体样本中认知功能下降的男性人数多于女性，但男性和女性在MCI和AD中的比例相似，这说明性别差异可能并非由疾病阶段的分布差异导致。这进一步强调了网络分析在识别性别特异性风险因素中的有效性。同时，研究也指出了某些可改变的风险因素在性别间的差异性，如吸烟和跌倒史在女性网络中更为重要，而这些因素在男性中可能影响较小。

研究结果表明，APOE ε4等位基因在女性中表现出更强的中心性，这可能与雌激素水平的变化以及该基因与血管健康之间的相互作用有关。而男性中，认知测试成绩和记忆表现则成为网络中的关键节点，这可能意味着男性AD的风险更多受到环境和生活方式因素的影响。这些发现为未来的研究提供了新的方向，特别是在探讨性别特异性风险因素如何影响AD的进展方面。

研究还强调了可改变风险因素的重要性，如吸烟、听力损失和社交接触。这些因素在女性中显示出更强的中心性，表明它们可能在女性AD风险中扮演更关键的角色。因此，针对这些因素的干预措施，如戒烟、改善听力健康和增强社交互动，可能对女性的AD预防具有特别意义。而对于男性，早期认知监测和针对记忆功能的干预可能更为关键。

研究的局限性在于其横断面设计，这使得我们无法确定风险因素与AD发展之间的因果关系。因此，未来的研究需要采用纵向设计，以更准确地了解风险因素如何随时间变化影响AD的进展。此外，研究中虽然涵盖了部分可改变的风险因素，但如体力活动、饮食和空气污染等其他潜在因素尚未被纳入分析。因此，未来的研究应扩大风险因素的范围，以更全面地理解性别特异性AD风险的复杂性。

总体而言，本研究通过网络分析方法，揭示了性别在AD风险因素网络中的不同作用。这些发现不仅加深了我们对AD风险机制的理解，也为制定性别特异性预防策略提供了科学依据。研究结果强调了网络分析在揭示复杂疾病风险因素中的潜力，并为精准医学在AD预防中的应用奠定了基础。未来的研究应进一步探索不同性别在不同疾病阶段的风险因素网络变化，以更有效地设计个性化的干预措施。