综述：脑年龄差作为阿尔茨海默病早期诊断生物标志物的系统评价

这篇综述系统探讨了脑年龄差（BAG）作为阿尔茨海默病（AD）早期诊断生物标志物的潜力，深入分析了基于深度学习（DL）的脑年龄预测模型的研究进展、临床挑战（如站点效应、数据偏差）及未来方向，为AD的客观诊断和干预提供了新思路。

　　

Abstract

阿尔茨海默病（AD）是一种不可逆的神经退行性疾病，全球患者数量预计将从2019年的5500万激增至2050年的1.39亿。早期诊断对延缓疾病进展至关重要。健康人群的脑结构随年龄逐渐变化，而AD患者的脑老化轨迹显著偏离常态。深度学习技术通过分析神经影像数据（如MRI、PET），可捕捉细微的脑结构变化。基于健康人群数据建立的脑年龄预测模型，能计算AD患者的脑年龄差（BAG，即预测脑年龄与实际年龄的差值），这一指标有望成为AD早期诊断的生物标志物。

Introduction

AD通常从轻度认知障碍（MCI）发展而来，早期干预可延缓40%的病例。临床诊断依赖主观认知测试（如MMSE、MoCA）和影像技术（MRI、DTI等），但受限于医疗资源不均。正常衰老伴随脑萎缩，而AD会导致海马体积缩小、灰质减少等异常变化。脑年龄反映大脑生物学年龄，AD患者的BAG常显著高于实际年龄，提示加速老化。研究表明，BAG与AD进展呈线性相关，且MCI患者的BAG介于健康人群与AD患者之间，凸显其风险分层价值。

Methodological framework for systematic reviews

通过PRISMA流程筛选文献，从1201篇研究中聚焦AD/MCI相关论文，最终纳入代表性研究（如表1）。部分研究因未提供年龄均值或包含非AD疾病被排除。

Research progress

自2010年Katja Franke首次将PCA-SVM模型用于脑年龄预测（误差±5年）以来，BAG研究快速发展。近期深度学习模型（如CNN、Transformer）将误差缩小至2-3年，并揭示AD患者BAG平均增加4-8年。多模态数据（MRI+DTI）联合分析进一步提升了预测精度。

Brain Age Prediction Using Deep Learning

表2总结了近年DL模型的突破：

• 3D-CNN：直接处理脑体积数据，捕捉局部萎缩特征。
• GNN：分析脑区连接性，适用于功能影像。
• 迁移学习：缓解小样本问题，如预训练模型在ADNI数据上微调。

Key Challenges

站点效应：不同扫描仪参数导致数据异质性，需标准化预处理（如ComBat校正）。
数据偏差：健康人群样本过度代表青年群体，需年龄平衡采样。
临床转化：当前模型在真实场景中泛化性不足，需多中心验证。

Future Perspectives

开发轻量化模型以适应临床硬件限制、探索BAG与Aβ/Tau蛋白的关联、建立纵向BAG动态监测体系，将是未来重点。

（注：以上内容严格基于原文缩编，未新增非原文结论）