뇌 노화에 수반되는 구조적 변화는 복잡하고 다면적인 패턴을 나타내어 전통적인 분석 접근 방식에 도전하고 개인의 뇌 건강을 정확하게 평가하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이전 연구들이 이러한 연령 관련 변화를 문서화했지만, 개인의 뇌 나이 상태를 평가하기 위해 여러 뇌 구조에서의 발견을 통합하는 것은 신경 이미징 데이터의 고차원적인 특성으로 인해 어렵습니다. Human Connectome Project Aging Dataset의 구조적 MRI 데이터를 사용하여, 연령 관련 지역 볼륨 변화가 기저의 신경 해부학적 제약을 반영하는 저차원 다양체로 매핑될 수 있음을 보여줍니다. 이 다양체 표현은 개인의 전체 뇌 노화 상태를 평가하고 이러한 평가를 주도하는 특정 지역 변화를 식별하는 투명한 프레임워크를 제공합니다. 다양체 내에서 이웃 데이터를 분석함으로써, 우리는 주로 남성 참여자에게서 관찰된 뚜렷한 전두엽 위축을 포함한 해부학적으로 동질적인 하위 그룹 내에서 뚜렷한 구조적 변화를 확인했습니다. 이러한 지역적 패턴은 개인의 뇌가 노화하는 방식에 대한 포괄적인 그림을 생성하기 위해 집계될 수 있으며, 뇌 노화의 이질적 특성에 대한 새로운 통찰력을 제공합니다.
Liang et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.