基于神经影像的衰老速率评估新方法：DunedinPACNI在认知障碍与疾病预测中的应用

本研究针对传统衰老生物标志物的局限性，开发了基于单次脑部MRI的衰老速率评估工具DunedinPACNI。研究人员通过整合Dunedin队列纵向多系统生物标志物数据，建立弹性网络回归模型，在ADNI、UK Biobank和BrainLat等国际队列中验证其预测认知衰退、脑萎缩和全因死亡率的能力。结果显示DunedinPACNI较传统脑年龄差距（brain age gap）更敏感地反映衰老相关临床结局，且能捕捉社会经济健康差异。该成果为衰老机制研究和抗衰老干预评估提供了新一代神经影像标志物，发表于《Nature Aging》。

　　

研究背景与意义
衰老作为多系统功能渐进性衰退的过程，个体差异显著但缺乏精准测量工具。传统表观遗传时钟虽广泛应用，但依赖DNA甲基化数据且难以反映神经系统衰老特征。脑影像领域现有的"脑年龄差距"指标存在将模型误差与真实衰老信号混淆的缺陷。更关键的是，现有生物标志物多基于跨年龄段横断面数据，无法捕捉个体纵向衰老轨迹。这些局限严重制约了衰老机制研究和抗衰老干预效果评估。

为解决这些问题，由杜克大学Ethan T. Whitman领衔的国际团队利用新西兰但尼丁研究（Dunedin Study）这一独特出生队列，开发出首个基于神经影像的纵向衰老速率指标——DunedinPACNI（Dunedin Pace of Aging Calculated from Neuroimaging）。该研究创新性地将45岁时的脑结构特征与20年间19项多系统生物标志物的纵向变化关联，建立了可推广至全球神经影像数据库的衰老评估工具。

关键技术方法
研究整合了860名1972-1973年出生人群的T1加权MRI数据（含315个FreeSurfer衍生特征）和26-45岁期间心血管、代谢等19项生物标志物纵向数据。通过弹性网络回归（α=0.214，λ=0.100）建立预测模型，在人类连接组计划（HCP）验证可靠性后，应用于ADNI（n=1,737）、UK Biobank（n=42,583）和拉丁美洲BrainLat（n=369）队列。采用Cox比例风险模型评估痴呆转化和死亡率风险，通过纵向海马体积变化分析脑萎缩速率，并与脑年龄差距（brainageR算法）进行效应量比较。

主要研究结果

DunedinPACNI：脑MRI纵向衰老测量新标准
模型在训练队列中与实测衰老速率的相关系数达r=0.60，交叉验证r=0.42。特征重要性分析显示，较快衰老与皮质变薄、脑室扩大等典型衰老模式相关。在HCP测试-重测数据中展现出优异的可靠性（ICC=0.94）。

认知功能与痴呆预测
在ADNI队列中，DunedinPACNI每增加1个标准差，痴呆患者比认知正常者衰老加速0.81个标准差（P<0.001）。基线评分前10%的认知正常者16年内转化为痴呆的风险增加61%（HR=1.49）。UK Biobank数据证实，较快DunedinPACNI与执行功能下降显著相关（β=0.12, P<0.001）。

脑萎缩与全身健康
纵向分析显示，DunedinPACNI每升高1个标准差，ADNI和UK Biobank参与者的海马萎缩速率分别加速15%和9%。在UK Biobank中，较快DunedinPACNI者更易出现衰弱（β=0.17）、自评健康差（β=-0.17），且罹患心肌梗死等慢性疾病风险增加14%。

跨人群适用性验证
在拉丁美洲BrainLat队列中，AD患者DunedinPACNI加速程度（β=0.70）与北美ADNI队列相当。蒙特利尔认知评估（MoCA）得分与DunedinPACNI的关联强度在两组间高度一致（BrainLat: β=-0.35; ADNI: β=-0.32）。

与传统指标的对比优势
DunedinPACNI与脑年龄差距仅弱相关（r=0.17-0.32），但预测认知衰退（HR=1.42-1.49）、死亡率（HR=1.32）的效应量更大。联合使用可使死亡率预测HR提升至1.50。

研究结论与展望
该研究建立的DunedinPACNI突破性地实现了三个创新：首次将脑结构特征与多系统纵向衰老数据关联；证实单次MRI可预测未来十余年的认知衰退和死亡率；在拉丁裔人群中验证了跨种族适用性。相较于表观遗传时钟，该工具可直接应用于现有神经影像数据库，为衰老研究提供新维度。

局限性包括训练样本以欧裔为主，且仅采用T1加权序列特征。未来研究可整合弥散加权成像等功能数据，并在更广泛人群中建立常模参考值。该成果不仅为理解脑-体衰老协同机制提供新视角，更为抗衰老临床试验提供了可量化的替代终点指标。