陽明交通大學團隊運用人工智慧演算法分析千餘名中老年人的腦部核磁共振（MRI）影像，所建立的數理模型可利用腦白質的體積來估算腦血管的生理年齡，這套方法不但可以估算腦神經的健康程度，也可預測心血管疾病的風險。陽明交大今（20）日表示，相關研究成果已發表於《年齡與衰老》（Age and Ageing）期刊，該期刊目前是高齡老化研究領域中的最具影響力的期刊。
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陽明交大生物醫學影像暨放射科學系博士黃楚中、神經科學研究所特聘教授林慶波，以及台北榮總神經內科醫師鍾芷萍組成研究團隊，建立一套腦白質分析技術來估算腦血管年齡的方法。
林慶波說明，腦白質會隨著年齡增長而老化，也會退化及病變，導致高齡族群的認知障礙、失智等疾病，因此，若能衡量腦神經的老化程度，就可以有效辨識潛在的腦血管病變及風險。但人的年紀並不完全等同於大腦的生理年齡，因為每個人的基因、飲食、教育、生活習慣不同，導致老化歷程也不完全一樣。
他說，由於腦神經病變多半與腦血管病變息息相關，腦血管的老化大於實際年齡的人，通常伴隨而來的高齡疾病風險也較高。
此研究也透過國際常用的佛萊明罕心血管疾病風險評估系統，分析10年後心血管疾病的風險。林慶波對此指出，研究發現腦白質老化程度大於實際年齡的高齡長者，未來10年內罹患心血管疾病的風險會提升5%。
林慶波表示，此研究是以健康族群為推論的研究，對原本已經有心血管病變或高風險（如三高）的族群，可能還需要進一步修正模型與評估；人工智慧訓練模型相對較新，未來若有高齡且長期追蹤的數據，應該可以讓推論更加精準。
鍾芷萍表示，腦白質病變是腦部小血管疾病最常見的表徵，而腦部小血管疾病佔高齡族群30%的中風原因與45%的失智原因。腦白質病變的發生率、嚴重度，與人的年齡成正比，但臨床上仍缺乏一套獨立於實際年齡的客觀評估標準。
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她說，此項研究有助於瞭解腦血管生理年齡與認知功能表現的相關性，並反映心血管風險的指標，如舒張壓、收縮壓、脈搏壓與糖化血紅蛋白等關係，除了可有效預測心血管疾病的風險，以及腦血管老化有關的心智能力退化外，也提供腦血管生理年齡預測的臨床價值。
林慶波指出，先前估算大腦老化程度與腦齡時，對於腦血管病變風險的評估略顯不足，此次研究的突破，不僅可評估民眾當下的腦血管健康狀態，對於目前邁入超高齡社會的台灣，可以進一步評估國人的心血管疾病風險，或應用於臨床上，評估治療老化疾病的效果等。