生活方式风险因素对记忆轨迹的种族差异性影响：基于老年人群的跨群体研究

本研究针对种族和民族群体间痴呆发病率不平等现象，通过分析UCD-ADRC和KHANDLE队列中523名和1097名无认知障碍老年人的纵向数据，运用结构方程模型(Structural Equation Modeling)和机器学习方法(Random Forest Analysis)，识别出区分高/低记忆轨迹的关键生活方式风险因素。研究发现教育、性别等共性因素外，非洲裔美国人(African Americans)的婚姻状况、抑郁症状，白人(Whites)的脉压差(Pulse Pressure)等存在群体特异性，为针对不同种族制定个性化痴呆预防策略提供了科学依据。

　　

随着全球老龄化加剧，阿尔茨海默病及相关痴呆症(Alzheimer's Disease, AD)的种族差异现象日益凸显。流行病学数据显示，非洲裔美国人(African Americans, AA)的痴呆发病率是白人的2倍，西班牙裔(Hispanics)则比白人高1.5倍。这种差异背后，除遗传因素外，生活方式风险因素(Lifestyle Risk Factors)的群体特异性尚未系统阐明。更关键的是，现有研究多基于白人群体，导致针对少数族裔的预防策略缺乏针对性证据。在此背景下，加州大学戴维斯分校阿尔茨海默病研究中心(UCD-ADRC)与凯撒医疗集团健康老龄化与多元生活经历研究(KHANDLE)的科研团队开展了一项开创性研究，通过整合两个纵向队列的1620名老年人数据，首次系统揭示了不同种族群体中影响记忆轨迹(Memory Trajectories)的特异性风险因素谱。

研究采用西班牙语和英语神经心理评估量表(SENAS)测量情景记忆(Episodic Memory, EM)，通过潜在类别增长模型(LCGA)识别出低、中、高三种记忆轨迹类型。随机森林分析(RFA)显示，虽然教育程度(Education)和性别(Sex)是所有群体的共性预测因子，但非洲裔美国人的记忆表现与婚姻状况(Marital Status)、老年抑郁量表(GDS)评分显著相关；白人群体则独特地受脉压差(Pulse Pressure)和血管风险评分(Vascular Risk Score)影响；西班牙裔则对体力活动(Physical Activity)更敏感。这些发现为理解痴呆风险的种族异质性提供了新视角。

关键技术方法包括：1) 从UCD-ADRC(6年随访)和KHANDLE(3年随访)队列获取多时间点神经心理学数据；2) 使用潜在类别增长分析(LCGA)划分记忆轨迹亚型；3) 应用随机森林算法(Random Forest Analysis)评估15个预测变量(年龄、性别+13个生活方式因素)的重要性排序；4) 采用结构方程模型(Structural Equation Modeling)验证变量间关系。

研究结果部分显示：
3. Results
LCGA分析识别出三类记忆轨迹，随机森林证实种族本身并非记忆轨迹的强预测因子。跨群体比较发现：非洲裔美国人中，已婚状态(OR=0.62)、无听力障碍(OR=0.71)与高记忆表现显著相关；白人群体中，脉压差每升高10mmHg，低记忆轨迹风险增加1.3倍；西班牙裔则表现出独特的体力活动保护效应(每日活动者风险降低41%)。

4. Discussion
这项研究首次系统描绘了生活方式风险因素的种族特异性图谱：非洲裔美国人的社会心理因素(婚姻、抑郁)、白人的血管健康指标、西班牙裔的运动习惯分别构成关键干预靶点。特别值得注意的是，血管风险因素在无症状期对白人的预测力更强，暗示该群体可能需更早启动血管管理。研究创新性地将机器学习应用于健康差异研究，其提出的"群体精准预防"模式，为实施2024年《柳叶刀》委员会报告提出的痴呆预防策略提供了种族差异化实施方案。

局限性在于仅分析情景记忆单一认知维度，且亚洲人群未被纳入。未来研究可拓展至执行功能(Executive Function)等维度，并探索生物标志物与生活方式的交互作用。这项发表在《Neurobiology of Aging》的成果，通过揭示"一刀切"式痴呆预防的不足，为降低全球痴呆负担的公平性提供了重要科学依据。