研究工具与模型 - 美国杜克大学、哈佛大学与新西兰奥塔哥大学团队开发了一种基于脑部扫描图像的新工具"DunedinPACNI"，能够通过一张脑部核磁共振图像估算个体的衰老速度 [1] - 该模型利用新西兰"达尼丁研究"中860名45岁参与者的脑部核磁共振图像进行训练 [1] - 模型在验证阶段应用于英国生物样本库42583名参与者及阿尔茨海默病神经影像计划(ADNI)的1737份脑图像数据，表现出良好的跨人群预测能力 [1] 研究发现 - 加速衰老者在认知测试中表现更差，海马体萎缩更快，未来几年内罹患痴呆症的风险更高 [2] - 加速衰老者整体健康状况更差，心脏病、中风、慢性肺病等老年常见病发病率显著升高 [2] - 加速衰老者被诊断为慢性病的风险高出18%，死亡风险高出约40% [2] 应用前景 - 该工具能够预测未来罹患痴呆、心血管疾病、肺病甚至早逝的风险 [1] - 研究团队表示该工具距离临床应用仍需进一步验证在不同年龄层、种族和设备环境下的稳定性与准确性 [2]