人类大脑中不同的多模态年龄关联特征

《Nature Communications》：Divergent Multimodal Age-Association Profiles Across the Human Brain

　　

摘要

chronological age（实际年龄）在很大程度上解释了大脑结构测量结果的差异，然而衰老过程在空间上具有分布性、依赖于测量方式（即不同类型的脑成像技术），且往往是非线性的，这些特征是传统的仅基于T1信号的脑年龄模型所忽略的。我们在2796名成年人中引入了一个经过群体校准的多模态框架，该框架将灰质体积数据与扩散成像技术得出的指标结合起来，以拟合大脑皮层和皮下区域中年龄相关的线性及非线性变化趋势。我们定义“结构转变年龄”（Age of Structural Transition，AST）为这些变化趋势的临界点——即在大脑发生与年龄相关的退化之前，宏观或微观结构达到最优化状态的的时间点。AST分布图显示，感觉运动皮层在较早期就表现出显著的年龄相关变化，而关联网络的变化则出现在较晚的阶段。基于这种变化趋势的聚类分析揭示了由多个模态特征共同驱动的协同衰老网络，这些网络将相隔较远的脑区按照它们共有的变化模式联系在一起，而非仅仅基于解剖结构。使用这种区域叠加的预测模型可以更准确地估计个体的年龄（平均绝对误差为3.45岁），并且能够生成具有解释性的脑部结构重要性的空间分布图。滑动窗口分析进一步表明，大脑年龄与表型之间的关联程度随年龄变化：在年轻人中这种关联较弱，而在老年人中则变得更为明显。