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衰老的大脑经历结构和细胞变化，这些变化会影响功能并增加对阿尔茨海默病等神经退行性疾病的易感性。大脑中的年龄加速和生物学与实际年龄之间的差异，都可以揭示身体最重要器官的机制和正常功能的见解。它还可以解释与年龄相关的变化和功能下降，以及识别与疾病相关的早期变化，预示脑部疾病的发作。

2023年9月18日，西奈山伊坎医学院的Gabriel A. Marx硕士和 John F. Crary博士及其研究团队在Acta Neuropathologica（IF=12.7）上发表了题为“Histopathologic brain age estimation via multiple instance learning”的文章，该研究第一次使用人工智能开发了一种名为“HistoAge”的算法，该算法能够根据人类脑组织预测死亡年龄，平均精度在5.45年内。这个强大的工具还可以识别易受年龄相关变化影响的神经解剖区域，这是潜在认知疾病的指标。

预处理和模型训练示意图

HistoAge与年龄高度相关

与目前的年龄加速测量（例如DNA甲基化）相比，研究者发现基于HistoAge的年龄加速与认知障碍，脑血管疾病和阿尔茨海默氏症型异常退行性蛋白质聚集的水平有更强的关联。研究发现，HistoAge模型是一个可靠的，独立的指标，用于确定大脑年龄和理解随着时间的推移导致神经退行性变的因素。

参考文献

Gabriel A. Marx et al, Histopathologic brain age estimation via multiple instance learning, Acta Neuropathologica (2023). DOI: 10.1007/s00401-023-02636-3

资讯来源

https://medicalxpress.com/news/2023-10-age-human-brain-tissue-artificial.html

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编译：薛晓萌

校审：展琳琳

全文完

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