美国杜克大学（Duke University）、脑部哈佛大学（Harvard University）与新西兰奥塔哥大学（University of Otago）联合研究团队在最新一期《自然·衰老》杂志上发表了一项论文，扫描衰老速度介绍了基于脑部扫描图像的预测新工具。这项工具不仅能够在中年阶段评估一个人是脑部否“加速衰老”，还能够预测其未来患痴呆、扫描衰老速度心血管疾病、预测肺病乃至早逝的脑部风险。这有望成为健康风险预警和干预的扫描衰老速度有效新手段。

为了更加精确地衡量衰老过程，预测科学家们一直在努力开发各种“衰老时钟”。脑部此次研究使用了来自新西兰“达尼丁研究”的扫描衰老速度数据。这项研究从1972年至1973年间对1037位出生于达尼丁的预测人进行了持续跟踪。参与者自出生开始每隔几年就接受健康检查，脑部涉及心血管、扫描衰老速度代谢、预测免疫和认知等多个方面的指标评估。

基于此，在此基础上，团队使用了860名参与者在45岁时采集的脑部核磁共振图像，开发了一种人工智能模型，名为“DunedinPACNI”（达尼丁图像脑龄模型）。该模型仅需一张脑部扫描图像，即可估算个体的衰老速度。

为了验证模型的普适性，研究团队将其应用于来自英国生物样本库中的42583名参与者及阿尔茨海默病神经影像计划（ADNI）中的1737份脑图像数据中。结果表明，该模型在不同人群中均展现出良好的预测能力。

按照DunedinPACNI的标准，衰老得更快的人在认知测试中的表现较差，并且海马体萎缩得更快。这种加速衰老者在未来几年内更容易罹患痴呆症，并更早出现记忆力与思维能力下降的症状。 研究还发现，“加速衰老者”不仅大脑功能下降明显，整体健康状况也更糟。他们罹患心脏病、中风、慢性肺病等老年常见疾病的概率显著升高，在几年内被诊断为这些慢性疾病的几率高出18%，死亡风险则高出约40%。

团队指出，该工具尚距临床应用有一定差距。未来将着重检验其在不同年龄段人群中的稳定性和精确度，并且需要对多类人种及多种硬件环境下性能进行评估。