作者｜宇伊 出品 | 新芒X
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前段时间关于脑机结合的话题较大范围的被讨论。概括来说，也就是将大脑与智能机器进行连接，从而达到实现某些超长的功能。诸如有朝一日能用来上传、下载人的思想，得以让人的意识思想永存。亦或者把想法直接从一个人的大脑转移到另一个而不通过任何外部设备。马斯克旗下脑机结合公司甚至宣布2020上半年进行人体测试。关于未来的疯狂构想，无不引起人们极大的兴趣和期待。但总需要时日才有所突破直至实现。但在这之前，有些我们可以看得见的新技术命题，也让我们为之感叹。比如说今天我们要分享的测算人类大脑年龄。
延迟“大脑年龄”听起来像是在一个深夜的商业电视节目，但是这个概念背后的科学真变得异常真实和接近大众。
大脑年龄不是反映您的年龄的平均功能状态，而是关注大脑的老化程度。我们都知道，看起来比年龄更年轻，行为更年轻的人。其实也不难理解，当你意识到在飞机上和你聊天的40岁的人实际上是一位70多岁的奶奶时，你会感到难以置信。脑年龄，作为一个概念，希望能够捕捉到认知分离背后的生物复杂性。
这也不只是纯粹的学术乐趣。长寿研究人员越来越认识到，寿命的长短并不是整体健康的最佳预测指标。精确而简单地测量一个人真实的生物大脑年龄可能是意义巨大：如果你知道你的大脑老化得比它应该的更快，那么你就有能力及早干预这一问题。本周，在Nature Neuroscience上一项雄心勃勃的研究将三个完全不同的领域-神经科学、长寿和机器学习，结合成一个单一的算法，该算法可以纯粹基于MRI扫描来预测一个人的大脑年龄。这项研究使用了近50000名年龄跨度为8年的人的数据，首次梳理了常见的大脑疾病，如抑郁症和自闭症，是如何影响大脑老化的。更重要的是，该团队深入挖掘了来自英国生物银行的人类基因组数据，精确定位了一组与神经疾病相关的基因，特别是加速大脑老化的基因。
挪威奥斯陆大学的研究作者托比亚斯·考夫曼说： “我们揭示出健康人的明显大脑衰老所涉及的基因与我们已知与常见脑部疾病有关的基因重叠。”这种“脑年龄差距”的直接使用是作为大脑老化的生物标志物，它可以帮助医生对他们的老年患者做出明智的决定。
密苏里州圣路易斯华盛顿大学医学院的Janine Bijsterbosch博士说，除了这项研究的发现外，它最重要的贡献可能是它确认了跨学科方法的有效性，“只有通过研究来自大量人的脑部扫描的能力”，才有可能跨越扫描仪、地点和设置。Bijsterbosch没有参与这项研究，但写了一篇附带的透视文章。来自单个实验室的数据不再足以寻找微小的，复杂的，但强大的大脑老化标志-或其他神经学测量和健康见解。为了在人口水平上更好地揭示我们大脑的奥秘，跨越种族和社会经济鸿沟，认识到并在研究机构中利用这种“数量上的力量”是值得的。
考夫曼和他的同事并不是第一个解决这个问题的人，但是他们无疑是最雄心勃勃的。他们解释说，以前的研究是“小规模的”，因为他们只关注有限的年龄范围，并且通常只关注一种精神障碍，最多可容纳数百人。结果无法提供整个生命周期内大脑结构变化的整体动态图。
由于没有一个实验室可以提供所需的数据，因此该团队决定汇总来自多个站点的MRI扫描数据，这些数据是通过不同设置的不同MRI扫描仪获得的。
该团队依靠一系列先进的数据方法将来自45,615人的数据整理为标准化的数据集，这项任务需要大量的精力，时间和反复试验。
作为健全性检查，然后他们将该信息包括在机器学习算法中，以仔细检查潜在的标准化错误。接下来，使用超过35000名3至89岁的健康人的数据，他们训练人工智能来预测正常的大脑老化轨迹。
然后，使用来自另外4,353名健康人的数据验证了该算法。最后，研究小组比较了近5800名患有各种脑部疾病的人的脑部扫描结果，使每个人的脑部年龄与总体轨迹相匹配。基于以上研究，得出几个结论性的观点。大脑年龄差距最大的诱因是严重的精神障碍，包括精神分裂症，多发性硬化症和痴呆症。相比之下，发育性脑疾病，如自闭症和多动症，似乎并没有特别影响大脑年龄。
抛开大脑的全面变化不谈，研究小组还发现，导致大脑年龄差距的脑部区域就是那些已经牵涉到这种特定精神障碍的区域。例如，在阿尔茨海默病中，大脑皮层下区域的结构慢慢枯萎，它们也是触发由算法测量的大脑年龄差距的区域。
这是一个重要的验证，它表明，人工智能可以将来自大量大脑图像的信息浓缩成可解释的分数，而不会完全丢失有关单个大脑区域的信息。换句话说，一些疾病可能会导致一个大脑区域比其他区域更快地老化。人工智能可以破译这些差异并指导潜在的治疗。
聚合数据集的另一个好处是它包含了与脑部扫描相关的遗传信息。加速的大脑老化可能是遗传不良处理的结果，有害的环境或生活方式的选择会加剧这种情况。作者说，分析基因是开始探索影响大脑老化轨迹变化的因素的一种方式。
也许并不令人惊讶的是，一项分析表明，大脑的年龄差距至少部分是可遗传的。研究小组还发现了一些基因，这些基因似乎对大脑年龄差距和大脑紊乱都有影响。
“与健康人脑年龄差距相关的遗传变异与在自闭症中观察到的ADHD…部分重叠。”团队说。“这些结果表明，大脑年龄差距和大脑疾病之间存在共同的分子遗传机制。”
人工智能是帮助确定个人大脑年龄的第一步。Bijsterbosch说，从平均结果到单独的扫描是困难的，因为MRI扫描相对来说比较嘈杂，人与人之间的变异性很大。还需要更多的研究，但鉴于其规模庞大，这项研究是一个坚实的基础。
最终，希望是根据一个人的基因，在高危脑部疾病发作之前，预测他们的大脑年龄差距，并跟踪疾病的进展情况，以帮助调整他们的治疗方案。
Bijsterbosch说：“我们距离以人工智能方式利用大脑年龄差距还有很长的路要走。”但随着多项大规模生物标记物研究的进行，这个神经科学与人工智能交叉的典范仅仅是一个开始。备注：部部分图片源于网络，版权归原作者所有。如有侵权，请及时联系我们。
Reference：
SingularitHub：
How Old Is Your Brain? This AI Can Tell You
https://singularityhub.com/2019/10/08/how-old-is-your-brain-this-ai-can-tell-you/
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