DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-08228-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40415122
تاريخ النشر: 2025-05-25
المؤلف: Nicholas Riccardi وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الاتصال الوظيفي في الدماغ
نظرة عامة
تبحث الدراسة في مفهوم “عمر الدماغ” كمقياس لتقييم صحة الدماغ، مع التركيز على علاقته بالتنظيم القشري. باستخدام نهج مدفوع بالبيانات، تحلل الدراسة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلي من 335 بالغًا سليمًا عصبيًا من خلال شبكة عصبية تلافيفية (volBrain) لتقدير أعمار الدماغ الإقليمية دون الاعتماد على خصائص مورفومترية محددة مسبقًا. تكشف النتائج عن ستة تدرجات متميزة من شيخوخة الدماغ، والتي تم تكرارها باستمرار عبر مجموعتين مستقلتين.
من الجدير بالذكر أن الدراسة تحدد أنماطًا مكانية من شيخوخة الدماغ المتسارعة لدى البالغين الأكبر سنًا التي تتماشى مع المحور المعروف من الحركية الحسية إلى الارتباط في التنظيم القشري. بالإضافة إلى ذلك، تتوافق تدرجات أخرى تم ملاحظتها مع التسلسلات الهرمية العصبية، مثل التعبير الجيني والتكوين الخارجي. من المهم أن ترتبط الاختلافات الفردية في تدرجات عمر الدماغ بالأداء المعرفي والحركي الحسي، مما يظهر تفسيرًا أكثر فعالية لتباين السلوك مقارنة بعمر الدماغ العالمي. تؤكد هذه النتائج على أهمية أنماط عمر الدماغ الإقليمية في عكس المبادئ الأساسية للتنظيم القشري وتأثيراتها على السلوك.
الطرق
في هذه الدراسة، تم تجنيد 167 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 20 و80 عامًا (متوسط العمر = 48.8 عامًا؛ 125 أنثى) من مشروع مجموعة الدماغ المتقدم (ABC) في جامعة ساوث كارولينا، والذي يركز على البالغين السليمين عصبيًا الذين يعيشون في المجتمع. كانت معايير الإدراج تتطلب أن يكون المشاركون خالين من تاريخ السكتة الدماغية، والأمراض التنكسية العصبية، والحالات الحادة أو المزمنة الكبيرة، والأمراض الشديدة، والتشخيصات النفسية، أو مؤشر كتلة الجسم (BMI) أكبر من 42 كجم/م². كان جميع المشاركين ناطقين أصليين باللغة الإنجليزية، والتزمت الدراسة باللوائح الأخلاقية، مع الحصول على موافقة من مجلس المراجعة المؤسسية وموافقة خطية مستنيرة من كل مشارك.
بالإضافة إلى ذلك، تم جمع بيانات التكرار من 158 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 20 و86 عامًا (متوسط العمر = 49.46 عامًا؛ 99 أنثى)، الذين استوفوا أيضًا معايير صحية مماثلة، بما في ذلك كونهم طبيعيين معرفيًا (نتيجة اختبار الحالة العقلية المصغرة > 26) وذوي طلاقة في اللغة الإنجليزية. يضمن هذا الصرامة المنهجية موثوقية النتائج المتعلقة بالدماغ المتقدم ووظائفه المعرفية المرتبطة.
النتائج
في هذه الدراسة، قدر المؤلفون أعمار الدماغ الإقليمية والعالمية في 335 بالغًا سليمًا عصبيًا تتراوح أعمارهم بين 20 و86 عامًا باستخدام خط أنابيب الشبكة العصبية التلافيفية الآلي (CNN) الخاص بـ volBrain. تسمح هذه الطريقة، التي تعتمد على الميزات المستخرجة من صور الرنين المغناطيسي الموزونة T1، بحساب فجوات أعمار الدماغ (BAGs) من خلال مقارنة الأعمار المقدرة بأعمار التقويم عبر 104 مناطق قشرية. كشفت التحليلات عن أنماط مكانية من شيخوخة الدماغ المتسارعة، مع تسليط الضوء بشكل خاص على أن القشرة الجبهية المتأخرة التطور أظهرت شيخوخة متسارعة مقارنة بالمناطق الحركية الحسية، مما يدعم فرضية “الأخير في، الأول خارج”. وُجدت ارتباطات كبيرة بين BAGs الإقليمية والتدرجات العصبية الحيوية، بما في ذلك التعبير الجيني والتسلسل التشريحي، مما يشير إلى أن خصائص قشرية معينة تسهم في ضعف الشيخوخة.
علاوة على ذلك، حدد تحليل العوامل الاستكشافية (EFA) ستة أنماط متميزة من شيخوخة الدماغ عبر مجموعتين مستقلتين، موضحًا 95% من التباين في شيخوخة الدماغ. كانت هذه العوامل مرتبطة بشكل كبير بالتسلسلات الهرمية العصبية المعروفة، مما يشير إلى أن أنماط عمر الدماغ المحددة قابلة للتكرار وليست ناتجة عن ضوضاء محددة للدراسة. استكشفت الدراسة أيضًا العلاقة بين هذه الأنماط من شيخوخة الدماغ والأداء المعرفي والحسي والحركي، كاشفةً أن درجات العوامل على مستوى المشاركين يمكن أن تتنبأ بالحالة المعرفية، بينما كانت فجوات عمر الدماغ العالمية مرتبطة بمقاييس سلوكية متنوعة. بشكل عام، تؤكد النتائج على التفاعل المعقد بين شيخوخة الدماغ والهياكل العصبية الحيوية، مع آثار لفهم التدهور المعرفي في السكان المتقدمين في السن.
المناقشة
في قسم المناقشة هذا، يستكشف المؤلفون التدرجات العصبية الحيوية التي تؤثر على التنظيم المكاني للقشرة وكيف تظهر هذه التدرجات في أنماط شيخوخة الدماغ الإقليمية. يقدمون خمسة نتائج رئيسية: (1) تتقدم القشور الجبهية المرتبطة بشكل أسرع من القشور الحركية الحسية لدى البالغين الأكبر سنًا؛ (2) تم تحديد ستة تدرجات من شيخوخة الدماغ باستمرار عبر مجموعات بيانات متعددة؛ (3) تتماشى أربعة من هذه التدرجات مع المحاور العصبية المعروفة؛ (4) يتوافق التوافق الفردي مع أنماط شيخوخة الدماغ المحددة مع الأداء المعرفي والحركي الحسي؛ و(5) يأخذ نهج عمر الدماغ الإقليمي في الاعتبار التباين السلوكي بشكل أكثر فعالية من مقاييس عمر الدماغ العالمية. تؤكد هذه النتائج على إمكانية استخدام عمر الدماغ الإقليمي كعلامات حيوية تربط بين التنظيم القشري والنتائج السلوكية.
يستفيض المؤلفون في توضيح التنظيم من الأمام إلى الخلف لشيخوخة الدماغ، داعمين فرضية “الأخير في، الأول خارج”، خاصة في سياق شيخوخة متسارعة في المناطق الجبهية. يحددون ثلاث خصائص قشرية—ارتفاع التباين النسخي، انخفاض كثافة الخلايا العصبية، وانخفاض الميالين—كعوامل حاسمة تسهم في ضعف القشور المرتبطة بالشيخوخة. تبرز الدراسة أيضًا أهمية أنماط شيخوخة الدماغ المحددة في التنبؤ بالأداء المعرفي والحسي، مما يشير إلى أن نهج عمر الدماغ الإقليمي يقدم فهمًا أكثر دقة لصحة الدماغ مقارنة بالمقاييس العالمية. تشمل قيود الدراسة تصميمها العرضي، مما يمنع الاستنتاجات السببية، والحاجة إلى مزيد من الاستكشاف للهياكل تحت القشرية والعوامل الصحية القابلة للتعديل فيما يتعلق بشيخوخة الدماغ. بشكل عام، تضع الأبحاث أساسًا للتحقيقات المستقبلية في التدخلات التي قد تعزز مسارات شيخوخة الدماغ الصحية.
DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-08228-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40415122
Publication Date: 2025-05-25
Author(s): Nicholas Riccardi et al.
Primary Topic: Functional Brain Connectivity Studies
Overview
The research investigates the concept of ‘brain age’ as a metric for assessing brain health, focusing on its relationship with cortical organization. Utilizing a data-driven approach, the study analyzes structural MRI data from 335 neurologically intact adults through a convolutional neural network (volBrain) to estimate regional brain ages without relying on predefined morphometric properties. The findings reveal six distinct gradients of brain aging, which are consistently replicated across two independent cohorts.
Notably, the study identifies spatial patterns of accelerated brain aging in older adults that align with the established sensorimotor-to-association axis of cortical organization. Additionally, other observed gradients correspond to neurobiological hierarchies, such as gene expression and externopyramidization. Importantly, individual variations in brain age gradients are linked to cognitive and sensorimotor performance, demonstrating a more effective explanation of behavioral variance compared to global brain age. These results underscore the significance of regional brain age patterns in reflecting core principles of cortical organization and their implications for behavior.
Methods
In this study, 167 participants aged 20 to 80 years (mean age = 48.8 years; 125 females) were recruited from the University of South Carolina’s Aging Brain Cohort (ABC) project, which focuses on neurologically intact, community-dwelling adults. The inclusion criteria required participants to be free from a history of stroke, neurodegenerative diseases, significant acute or chronic conditions, severe illnesses, psychiatric diagnoses, or a body mass index (BMI) greater than 42 kg/m². All participants were native English speakers, and the study adhered to ethical regulations, with approval from the Institutional Review Board and written informed consent obtained from each participant.
Additionally, replication data were gathered from 158 participants aged 20 to 86 years (mean age = 49.46 years; 99 females), who also met similar health criteria, including being cognitively normal (Mini-Mental State Examination score > 26) and fluent in English. This methodological rigor ensures the reliability of the findings related to the aging brain and its associated cognitive functions.
Results
In this study, the authors estimated region-specific and global brain ages in 335 neurologically intact adults aged 20 to 86 years using volBrain’s automated convolutional neural network (CNN) pipeline. This method, which relies on features extracted from T1-weighted MRI images, allows for the calculation of brain age gaps (BAGs) by comparing estimated brain ages to chronological ages across 104 cortical regions. The analysis revealed spatial patterns of accelerated brain aging, particularly highlighting that late-developing frontal cortices exhibited accelerated aging compared to sensorimotor areas, supporting the ‘last in, first out’ hypothesis. Significant correlations were found between regional BAGs and neurobiological gradients, including gene expression and anatomical hierarchy, suggesting that specific cortical properties contribute to aging vulnerabilities.
Furthermore, exploratory factor analysis (EFA) identified six distinct patterns of brain aging across two independent cohorts, explaining 95% of the variance in brain aging. These factors were significantly correlated with established neurobiological hierarchies, indicating that the identified brain age patterns are reproducible and not artifacts of study-specific noise. The study also explored the relationship between these brain aging patterns and cognitive, sensory, and motor performance, revealing that participant-level factor scores could predict cognitive status, while global brain age gaps were associated with various behavioral measures. Overall, the findings underscore the complex interplay between brain aging and neurobiological structures, with implications for understanding cognitive decline in aging populations.
Discussion
In this discussion section, the authors explore the neurobiological gradients that influence the spatial organization of the cortex and how these gradients manifest in regional brain aging patterns. They present five key findings: (1) Frontal association cortices age more rapidly than sensorimotor cortices in older adults; (2) Six brain aging gradients were consistently identified across multiple datasets; (3) Four of these gradients align with established neuroaxes; (4) Individual alignment with specific brain aging patterns correlates with cognitive and sensorimotor performance; and (5) The regional brain age approach accounts for behavioral variance more effectively than global brain age measures. These findings underscore the potential of regional brain age as biomarkers that connect cortical organization with behavioral outcomes.
The authors further elaborate on the anterior-to-posterior organization of brain aging, supporting the “last in, first out” hypothesis, particularly in the context of accelerated aging in frontal areas. They identify three cortical properties—high transcriptional variability, lower neuron density, and reduced myelination—as critical factors contributing to the vulnerability of association cortices to aging. The study also highlights the importance of specific brain aging patterns in predicting cognitive and sensory performance, suggesting that the regional brain age approach offers a more nuanced understanding of brain health compared to global measures. Limitations of the study include its cross-sectional design, which precludes causal inferences, and the need for further exploration of subcortical structures and modifiable health factors in relation to brain aging. Overall, the research lays a foundation for future investigations into interventions that may promote healthier brain aging trajectories.