加州大学旧金山分校和波士顿贝斯以色列女执事医疗中心牵头的一项研究表明，对睡眠期间记录的脑电波进行机器学习分析，可能有助于识别患痴呆症高风险人群。
该研究发现，当一个人的“大脑年龄”（通过脑电图睡眠信号估算）超过其实际年龄时，患痴呆症的风险就会增加。 脑龄每比实际年龄大10岁，患痴呆症的风险就会增加近40%。相反，如果脑龄小于实际年龄，患痴呆症的风险就会降低。
该 研究于3月19日 发表在 JAMA Network Open上 。
研究人员使用了一种机器学习模型，该模型整合了脑电图记录中脑电波的13个微观结构特征。数据来自参与五项研究的约7000名参与者。
参与者年龄在 40 岁至 94 岁之间，研究开始时均未患有痴呆症。他们接受了 3.5 年至 17 年的随访，在此期间约有 1000 名参与者患上了这种疾病。
研究人员发现，分析睡眠期间脑电波的精细模式，能够提供传统睡眠指标常常忽略的信息。此前对多个参与者群体进行的汇总分析发现，痴呆风险与传统睡眠指标（例如不同睡眠阶段的持续时间或整体睡眠效率）之间没有显著关联。
“广泛的睡眠指标并不能完全捕捉睡眠生理学的复杂多维特性，”资深作者 、加州大学旧金山分校医学院精神病学副教授 岳玲医学博士说。
脑电波模式与认知健康相关
已知一些与大脑年龄相关的睡眠脑电图模式在大脑健康和记忆中发挥作用。这些模式包括δ波（一种与深度睡眠相关的滚动波形）和睡眠纺锤波（一种与记忆巩固相关的短促、高频率脑活动）。
其中最值得注意的发现是，脑电图上出现的突然大尖峰（称为峰度）与较低的痴呆风险相关。
研究人员还发现，在考虑了教育程度、吸烟、体重指数、体育活动以及其他健康状况和遗传风险因素等因素后，“较老”的大脑年龄与痴呆风险之间的关系仍然很显著。
早期检测的潜力
由于睡眠脑电信号可以无创地收集，研究人员表示，大脑年龄最终可能有助于在非临床环境中检测痴呆风险，例如通过使用可穿戴技术。
“大脑年龄是通过睡眠脑电波计算出来的，”伦格说。“我们知道，睡眠期间的大脑活动可以让我们衡量大脑的衰老程度。”
研究结果还表明，改善睡眠健康可能影响大脑衰老。Leng指出，此前的研究发现，治疗睡眠障碍可以改变与睡眠相关的脑电波模式。
“改善身体状况，例如降低体重指数和增加运动量以减少睡眠呼吸暂停的可能性，可能会产生影响，”该研究的第一作者、贝斯以色列女执事医疗中心神经病学助理教授孙浩奇博士说道，他与两位共同作者*共同开发了该模型。“但并没有灵丹妙药可以改善大脑健康。”