脑韧性研究方案：构建影响老年人脑健康的生物学和社会文化因素的数据集

《Neurobiology of Aging》：The Brain Resilience Study protocol: Building a dataset of the biological and sociocultural factors affecting brain health in older adults

本研究通过整合多模态生物及认知数据与社会人口学因素，建立开放资源以探究痴呆症韧性。主要招募1000+名50岁以上志愿者，收集问卷、睡眠评估、便携EEG及基因数据，子研究补充神经影像和昼夜节律数据，为分析生物与社会因素交互作用提供基础。

　　

伊桑·P·麦克诺顿（Ethan P. McNaughton）|凯莉·沈（Kelly Shen）|贾斯汀·王（Justin Wang）|艾娜·罗宁根（Aina Roenningen）|亚历克斯·I·维斯曼（Alex I. Wiesman）|圣地亚哥·伊萨克·弗洛雷斯-阿隆索（Santiago Isaac Flores-Alonso）|帕尔文·巴蒂（Parveen Bhatti）|安东尼·R·麦金托什（Anthony R. McIntosh）|布里安娜·A·肯特（Brianne A. Kent）

加拿大西蒙弗雷泽大学神经科学与神经技术研究所，本纳比（Burnaby, Canada）

摘要

痴呆症是由生物学、心理学和社会文化因素的复杂相互作用引起的。然而，以往的大规模研究主要集中在生物标志物和遗传学上，对塑造不同衰老轨迹的社会和结构决定因素关注较少。大脑韧性研究（Brain Resilience Study, BRS）通过整合多模态生物学和认知测量方法以及丰富的人口统计、心理社会和生活方式数据，创建了一个用于研究大脑对痴呆症抵抗力的开放资源。BRS的第一阶段将从不列颠哥伦比亚世代项目（British Columbia Generations Project）中招募1000名50岁及以上的成年人，该项目共有近30000名参与者。所有参与者将完成痴呆风险问卷调查、认知测试、睡眠评估、便携式脑电图（EEG）和基因分型。子研究将从100名参与者中收集进一步的神经影像学数据（MRI、MEG），并从其中50名参与者中收集昼夜节律生物标志物。所有测量数据将与来自母队列的广泛人口统计、生活方式、职业和居住数据相关联。该数据集将使研究人员能够独特地探讨储备能力、维持能力和韧性是如何在生物学过程和社会背景的交汇处产生的。通过捕捉痴呆症研究中经常被忽视的变量，BRS为研究多样化老年人群的大脑健康提供了前所未有的机会。这一资源将为纵向随访和未来的计算建模奠定基础，支持开发早期、个性化和公平的干预措施，以促进整个生命周期的大脑韧性。

引言

痴呆症在临床上具有异质性，患者表现出独特的神经病理学和症状轨迹。研究衰老过程中大脑健康的一个主要目标是了解调节痴呆症临床进程的各种因素。神经生物学和遗传学因素已被广泛认为是调节痴呆症发展的主要因素（Lambert等人，2013年；Jansen等人，2019年；Kunkle等人，2019年）。然而，具有相似遗传风险和神经退化模式的个体可能表现出显著不同的症状特征和疾病进展速度（Komarova和Thalhauser，2011年；Duara和Barker，2022年），这表明其他认知健康调节因素在老年期也起着重要作用。心理社会因素，包括社会隔离和孤独感（Shen等人，2022年）、压力（Stuart和Padgett，2020年）以及抑郁（Cherbuin等人，2015年）与痴呆症风险增加有关。人口统计因素也被发现与痴呆症风险相关，包括社会经济地位（Wang等人，2023年）和教育水平（Xu等人，2016年）。生活方式因素，如体力活动、饮食、物质使用和睡眠，可能占全球痴呆症病例的40%（Norton等人，2014年；Bubu等人，2017年；Shi等人，2018年；Livingston等人，2020年；Lee等人，2022年；Livingston等人，2024年）。一个潜在的可改变风险因素是昼夜节律，其变化在痴呆症发展早期就会出现，并先于认知衰退（Wu等人，2006年；Musiek等人，2018年），并且节律会随着疾病进展而恶化（Harper等人，2004年；Hatfield等人，2004年）。与痴呆症相关的具体变化包括节律幅度降低以及节律时间向较晚阶段偏移（Harper等人，2001年；Harper等人，2004年；Tranah等人，2011年），但需要进一步评估这些变化。各种调节痴呆症风险的生物学、心理社会、人口统计和生活方式因素共同导致了老年人认知健康的独特轨迹。

一个国际痴呆症工作组最近强调了阐明调节痴呆症发展的多种风险和保护因素的规模和相互作用的重要性，以识别那些有患病风险的人以及可能对其病理表现出抵抗力的人（Dubois等人，2021年）。一些具有神经退行性疾病生物标志物的人在其一生中并不会发展成痴呆症（Perez-Nievas等人，2013年；Iacono等人，2014年；Dubois等人，2018年；Dubois等人，2021年）；这些人通常被认为具有“大脑韧性”。在这里，我们介绍了大脑韧性研究（Brain Resilience Study, BRS），该研究旨在收集有关影响痴呆症风险和发展的神经生物学、遗传学、心理社会、人口统计和生活方式因素的全面数据。作为概念框架，大脑韧性通常被认为是大脑储备、大脑维持和认知储备的综合术语（Stern等人，2012年；Cabeza等人，2018年；Stern等人，2020年；Arida和Teixeira-Machado，2021年）。为了明确这些成分在促进大脑韧性方面的作用，BRS将采用多学科设计，旨在针对调节个体间痴呆症抵抗力的各种神经结构、神经功能、心理、行为、社会和人口统计因素。通过这样做，该项目旨在支持开发早期和个性化的临床干预措施，以降低痴呆症风险并支持大脑韧性。

BRS的设计基于一个核心假设，即必须在社会文化背景下考虑大脑韧性的生物学决定因素，才能在有效的临床转化和健康促进方面取得实质性进展。健康的社会和结构决定因素（包括经济稳定性、教育长度和质量、医疗保健获取以及住房条件等）对调节痴呆症发展的生物学、心理和生活方式因素有显著影响（Adkins-Jackson等人，2023年）。社会排斥、边缘化和社会经济劣势地位与神经病理学的增加发展（Powell等人，2020年）、心理社会福祉的下降（Kirkbride等人，2024年）以及不健康的生活方式条件（R?hr等人，2022年）有关，这些因素可能会增加痴呆症风险。不同人群之间痴呆症发病率的巨大差异反映了需要关注广泛的人口统计评估来构建大型数据集（Sisco等人，2015年；Mayeda等人，2016年）。迄今为止，关于衰老过程中大脑健康的研究尚未充分考虑与认知健康结果相关的人口统计因素（Adkins-Jackson等人，2023年；Htun等人，2025年）。当前项目将提供一个大规模的数据集，涵盖与痴呆症风险和发展相关的多样化的社会文化和人口统计变量。

本文概述了BRS的方案及其前瞻性开放数据集。本文仅涉及BRS的第一阶段，该阶段旨在为更广泛的大脑韧性纵向研究奠定基础。

研究概述

BRS的第一阶段包括一项主要研究和两个子研究。主要研究将招募1000多名参与者，收集他们的痴呆风险问卷、睡眠评估、认知评估、低分辨率脑电图（EEG）和基因测序。一个神经影像学子研究将为100名主要研究参与者提供磁共振成像（MRI）和脑磁图（MEG）评估。另一个昼夜节律子研究将为50名参与者提供这些服务。

痴呆风险问卷

痴呆风险问卷是在线进行的。该问卷由研究团队制定，旨在补充BCGP之前收集的人口统计、健康和生活方式数据，有助于识别影响痴呆风险和大脑韧性的各种相互作用因素（Livingston等人，2024年）。调查问题分为九个类别，每个类别都基于相关文献：初步数据/身份（Chin等人，2011年；Nebel等人，2018年）；教育（Sharp & Gatz，

神经影像学子研究

从主要研究中随机招募的100名参与者（目标：50%为女性）将接受使用MRI和MEG的结构和功能神经影像学检查。该子研究还向参与者提供了贝克抑郁量表（BDI）和广泛性焦虑障碍-7量表（GAD-7），以测量常见的精神症状（Beck等人，2011年；Spitzer等人，2006年）。

不列颠哥伦比亚世代项目数据

BCGP数据包括人口统计测量、个人和家庭健康详情以及生活方式、职业和居住信息（表1）（Dhalla等人，2019年）。自2009年以来通过一系列问卷收集了自我报告的数据（Data and Biosamples，2025年）。地理空间数据来自加拿大城市环境健康研究联盟（CANUE）（Brook等人，2018年），基线时的身体测量由BCGP进行。

BRS数据集

BRS数据集将是一个大型、公开可用的多模态存储库。符合BIDS标准的数据集（Gorgolewski等人，2016年）将包括去标识化的人口统计、健康和生活方式数据，以及1000多名参与者的睡眠评估、认知和基因数据，还有原始和预处理的低分辨率EEG数据（表2）。它还将包含这些参与者中100人的原始和预处理MRI和MEG数据，以及其中50人的昼夜节律相关生物数据。

讨论

2021年估计，全球有超过5700万人患有痴呆症（世界卫生组织，2025年）。预计到2050年，痴呆症的患病人数将增长到1.39亿例（阿尔茨海默病国际组织，2023年），因此迫切需要开发早期和个性化的临床干预措施来降低痴呆症风险并支持大脑韧性。全面识别调节痴呆症临床进程的多种风险和保护因素

资助

本项工作由加拿大卫生研究院（CIHR-191301，BAK）、加拿大阿尔茨海默病协会（0000000038，BAK）、加拿大研究主席职位（CRC-2020-00047，BAK；CRC-2023-00300，AIW）、迈克尔·史密斯健康研究BC（SCH-2021-1476，BAK）、加拿大创新基金会（CFI-41428，BAK；CFI-44503，ARM）资助。

CRediT作者贡献声明

凯莉·沈（Kelly Shen）：撰写——审稿与编辑、验证、监督、资金获取、数据管理。贾斯汀·王（Justin Wang）：软件、资源、数据管理。伊桑·P·麦克诺顿（Ethan P. McNaughton）：撰写——初稿、项目管理、数据管理。圣地亚哥·伊萨克·弗洛雷斯-阿隆索（Santiago Isaac Flores-Alonso）：方法论、调查、概念化。帕尔文·巴蒂（Parveen Bhatti）：资源支持。艾娜·罗宁根（Aina Roenningen）：资源支持、方法论、调查。亚历克斯·I·维斯曼（Alex I. Wiesman）：监督、方法论、资金获取、概念化。安东尼·R·麦金托什（Anthony R. McIntosh）：

利益冲突声明

作者在本研究中没有需要声明的利益冲突。

致谢

我们感谢Kashish Mehta、Katen Kelly、Cathlin Han和Karthikha Sri Indran在本研究启动过程中提供的帮助。