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「老化」是大多數人都會面臨的課題。隨著臺灣老年人口的比例提升，如何因應、評估老年狀況更是重要的醫療議題。由陽明交通大學生物醫學影像暨放射科學系博士黃楚中、神經科學研究所特聘教授林慶波，以及臺北榮總神經內科醫師鍾芷萍組成的研究團隊，運用人工智慧演算法建立數理模型，以腦白質（brain white matter）的體積來估算腦血管的生理年齡，作為預測心血管病變的基礎。研究成果刊登於對高齡老化研究最具影響力的《年齡與衰老》（Age and Ageing）期刊中。

大腦老化是一個頗受矚目的主題，但人體實際年齡與大腦生理年齡並不屬於相對應的關係。基因、飲食、教育、生活習慣等因素，都會導致不同的老化歷程，因此即使是相同歲數的人，大腦的老化程度也很可能大不相同。大腦的蛋白質會隨著年齡增長而老化，甚至退化產生病變，有可能導致高齡族群產生認知障礙、失智等疾病。由於腦神經病變多半與腦血管病變息息相關，如果能衡量大腦神經元的老化程度，就有機會辨識潛在的腦血管病變與風險。研究團隊利用人工智慧分析腦部核磁共振（magnetic resonance imaging,MRI）影像，比較491位年齡21∼89歲健康參與者的腦白質體積，以建構腦白質體積的年齡預測模型，並以50∼92歲的中老年測試資料庫做為外部驗證。

該研究也透過國際常用的佛萊明罕（Framingham）心血管疾病風險評估系統，分析人們罹患心血管疾病的風險，發現到腦白質老化程度大於實際年齡的高齡長者，10年內罹患心血管疾病的風險會提升5％。但目前的模型主要以健康族群進行推論，如果原本已經有心血管病變，或是其他高風險疾病如三高，則可能還需進一步的研究。

過去對於腦神經的病變研究顯示，腦白質病變是腦部小血管疾病最常見的表徵。而高齡族群有30％的中風原因與45％的失智原因是由於腦部小血管疾病。過去臨床上已知腦白質病變的發生率、嚴重度與年齡成正比，但仍缺乏客觀的評估標準，來判斷已經出現症狀的中高齡民眾，他們病變的嚴重程度與對於未來預後的判定。團隊的研究成果有助於對於年齡與腦白質病變狀況做出相關性比較，並且反映心血管風險指標，如舒張壓、收縮壓、脈搏壓與糖化血紅蛋白等的關係。未來將可以預測、評估民眾腦心血管健康狀態與生理年齡，也能有效預測腦血管老化有關的心智退化，具備一定的臨床價值。

（123RF）

新聞來源
國立陽明交通大學，〈林慶波教授團隊建立腦血管年齡估算方法，有助於評估高齡族群健康〉，2022年7月21日。