參加長壽醫學的會議，聽到關於「生物年齡」（Biological Age）的研究與檢測方法，例如 GrimAge、DunedinPACE 等。
我們熟悉的年齡，是從出生開始計算的實際年齡（Chronological Age）。即使是相同年齡的人，身體器官的功能、代謝狀態及老化速度，也常不相同。
因此，近年科學家開始利用DNA甲基化、蛋白質體學及人工智慧等技術，建立不同的生物年齡模型。有些著重疾病風險預測，有些評估器官老化特徵，也有些嘗試推估身體的老化速度。就算是同一個人，不同器官的老化速度也可能是不同的。
其中，讓我特別感興趣的是：大腦是否也有自己的生物年齡？除了認知功能測驗，我們還能如何客觀評估大腦的老化狀況？
【什麼是腦年齡（Brain Age）？】
隨著年齡增加，大腦會逐漸出現一些結構及功能變化，例如：
✔︎ 大腦灰質體積減少、皮質厚度變薄
✔︎ 海馬迴等特定腦區的體積改變
✔︎ 白質微結構完整性下降
✔︎ 神經網絡的功能連結發生變化
科學家利用大量健康受試者的腦部影像，透過機器學習，建立不同年齡的大腦特徵模型，再用來預測個人的腦年齡。
例如，一位實際年齡60歲的人，MRI預測的腦年齡是68歲，兩者相差8歲，稱為腦年齡差距（Brain Age Gap, BAG）。
BAG = 預測腦年齡 − 實際年齡
正值代表大腦呈現較同齡參考族群年老的影像特徵，負值則相反。
不過，這不代表大腦真的多老化了8年，更不代表已經罹患失智症。
因為腦年齡是一種統計模型的估計，會受到模型訓練族群、影像品質、掃描參數及預測誤差等因素影響。
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【科學文獻有哪些腦年齡評估方法？】
● 1. 結構性MRI結合人工智慧
這是目前研究最多的腦年齡評估方法。
主要使用T1-weighted MRI，分析灰質與白質體積、皮質厚度、腦區體積及腦室大小等特徵，再由AI建立年齡預測模型。
✔︎ 優點：能客觀量化腦部結構，研究資料相對豐富，也可以結合海馬迴萎縮等指標評估。
✔︎ 限制：腦部結構不完全等於神經功能，不同模型也可能得到不同結果，目前仍缺乏統一的臨床判讀標準。
● 2. 擴散MRI與功能性MRI（DTI、fMRI）
DTI透過水分子擴散特徵，間接評估白質微結構。
fMRI則利用血氧濃度相關訊號，分析不同腦區之間的功能連結。
✔︎ 優點：可以補充傳統MRI不容易呈現的白質微結構與神經網絡變化。
✔︎ 限制：容易受到掃描參數、頭部移動及生理狀態影響，分析方法較複雜，目前仍以研究應用為主。
● 3. 腦波檢查（EEG）
腦波反映大腦神經活動的電生理特徵。
研究人員可以利用腦波頻譜、睡眠腦波等資訊，建立腦年齡指數（Brain Age Index）。
✔︎ 優點：可從神經生理活動角度評估大腦，不需要進行MRI。
✔︎ 限制：腦波容易受到睡眠狀態、藥物等因素影響，尚未建立普遍適用的臨床標準。
● 4. 血液蛋白質體學（Plasma Proteomics）
這是近年長壽醫學相當受到關注的研究方向。
透過分析血液中數千種蛋白質，研究人員可以辨識與不同器官相關的蛋白質表現模式，進一步建立器官特異性的生物年齡模型。
2025年發表於《Nature Medicine》的研究，分析44,498人的血漿蛋白質資料，估算包括大腦在內的11種器官生物年齡。
研究發現，被模型分類為大腦顯著老化的族群，未來發生阿茲海默症的風險較高（HR約3.1）。
✔︎ 優點：透過抽血即可研究器官的分子老化特徵，並具有疾病風險預測的潛力。
✔︎ 限制：血液蛋白質並不完全代表腦組織的實際功能，目前仍需要更多臨床驗證。
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【從腦年齡到老化速度：DunedinPACNI的新觀念】
除了推估大腦看起來幾歲，近年研究也開始嘗試回答另一個問題：
能不能從一次檢查，推估一個人的生物老化速度（Pace of Aging）？
2025年發表於《Nature Aging》的研究，提出一項新的MRI生物標記：DunedinPACNI（Dunedin Pace of Aging Calculated from NeuroImaging）。
這項研究源自紐西蘭的Dunedin Study。
研究團隊從受試者26歲開始，於26、32、38及45歲時，反覆追蹤19項與心血管、代謝、腎臟、免疫、肺部及牙周健康相關的生理指標，建立反映全身生物老化速度的模型。
接著，研究人員利用860名45歲受試者的單次腦部MRI，分析315項腦結構特徵，包括皮質厚度、表面積、灰質體積等，訓練AI推估上述長期老化速度。
這和傳統腦年齡模型有一個重要差異：
● 傳統Brain Age： 主要根據影像特徵預測實際年齡，觀察大腦是否呈現較同齡者年老的特徵。
● DunedinPACNI： 利用腦部MRI推估過去長期追蹤所建立的全身生物老化速度。
研究進一步在不同資料庫進行驗證，發現DunedinPACNI較高，與認知功能較差、後續腦萎縮較快、身體衰弱及未來疾病風險有關。
而且，DunedinPACNI的統計關聯強度與傳統Brain Age Gap相近，甚至更高。
不過需要特別注意：DunedinPACNI估算的是與全身生物老化速度相關的影像特徵，並不是直接測量腦神經細胞每年老化多少，也還不能用來證明某項抗老化治療能讓老化速度減慢。
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【腦年齡與腦健康，是同一件事嗎？】
其實不是。
腦年齡是描述大腦某些影像或生物特徵與年齡的關係，而腦健康（Brain Health）是更全面的概念。
在神經內科臨床上，我們通常會從幾個不同層面評估：
● 認知功能
透過MoCA、MMSE等認知相關測驗，評估記憶力、注意力、執行功能及資訊處理速度等。
● 腦部結構與腦血管健康
透過MRI評估海馬迴萎縮、皮質變化、白質高訊號、腦小血管疾病及其他結構異常。
● 神經退化相關生物標記
例如Aβ42/40、p-tau217、Neurofilament Light Chain（NfL）等。
這些指標可在適當臨床情境下，協助評估阿茲海默症相關病理或神經軸突損傷，但並不是一般性的腦年齡檢測。
● 代謝與生理功能
血糖、血脂、血壓、睡眠、營養狀態及身體活動，都與長期腦健康有關。
此外，粒線體功能、氧化壓力、神經發炎及細胞能量代謝，也參與腦老化與神經退化的病理機轉。可以從功能醫學的相關檢測來評估。
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【檢查腦年齡之後，臨床上能做什麼？】
這是我認為最值得思考的問題。
假設一位60歲的人，測出腦年齡是70歲，是否代表應該立即接受藥物等治療？
目前還不能只看這個數字來決定。
臨床上仍需要結合：
✔︎ 認知功能是否已出現客觀下降
✔︎ MRI是否存在特定腦區萎縮、白質病變或其他異常
✔︎ 是否有高血壓、糖尿病、血脂異常等腦血管危險因子
✔︎ 是否有睡眠障礙、營養缺乏或其他可改善的健康問題
如果已經出現認知障礙，就需要依照臨床表現確認可能病因。
而對於尚未出現明顯症狀的人，或是想從預防做起維持腦健康，則更值得從可修正的危險因子著手，進行個人化預防與長期追蹤。
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【結語：測量老化，更重要的是了解如何延緩老化】
長壽醫學的核心，不只是延長壽命，更重要的是延長健康餘命（Healthspan），讓我們在年長之後，仍能維持良好的身體功能、認知能力及生活品質。
從傳統Brain Age到DunedinPACNI，可以看出老化研究正在逐漸從「估計生物年齡」，走向「了解老化速度及未來健康風險」。
但從臨床及預防醫學的角度，我更關心的是：
除了知道大腦看起來幾歲，我們能否找出正在影響腦健康的因素？又能否透過適當的介入，真正減緩認知功能的退化？
目前已有研究支持規律運動、心血管危險因子管理，以及多面向生活型態介入對認知健康的益處。健康的生活型態永遠是最重要的基礎。
對我來說，生物年齡檢測真正的價值，不是得到一個比較年輕的數字，而是能否幫助我們及早辨識風險、找到可以介入的方向，並持續維持良好的身體與認知功能。
