本报讯（见习记者江庆龄）复旦大学附属华山医院教授郁金泰团队联合浙江大学医学院公共卫生学院研究员袁长征团队，提出基于人工智能构建的由8类核心食物构成的最佳痴呆预防“MODERN膳食模式”，即机器学习辅助下的痴呆饮食干预方法，为痴呆预防提供了新方案。相关研究成果近日发表于《自然-人类行为》。
在全球老龄化加剧的严峻形势下，痴呆已成为重大公共卫生挑战。由于目前缺乏有效的治疗手段，合理有效的预防策略显得尤为重要，其中健康膳食在预防中的价值受到学界关注。
研究团队运用机器学习方法，首先基于对平均随访10年的18.5万人（新发痴呆1987人）的分析，从34类常见食物组中筛选出25种与痴呆风险显著相关的食物组，并发现其中多数食物与痴呆风险存在非线性关系。
随后，研究团队对上述食物进行重要性排序，最终构建出由8类核心食物组成的MODERN膳食模式，其中包括1种充足性食物（橄榄油）、5种适度性食物（绿叶蔬菜、柑橘类水果和浆果、土豆、鸡蛋、禽肉），以及1种限制性食物（含糖饮料）。在3个外部独立验证队列中，MODERN膳食评分最高的参与者相比于最低的参与者痴呆风险低36%。
研究团队进一步考察了MODERN膳食模式与57种痴呆以外疾病的关联。分析结果显示，MODERN膳食模式对49种疾病具有潜在预防作用，尤其对精神行为障碍的预防效果最为突出。此外，MODERN膳食依从性较高的参与者全因死亡和特定死因死亡风险较低。
机制研究表明，MODERN膳食模式与31个脑区皮层厚度及20个白质纤维束的各向异性分数均存在显著正相关。同时，研究发现了“MODERN膳食—代谢改善—炎症抑制—痴呆风险降低”的潜在通路，其中痴呆相关蛋白GFAP可能在该过程中发挥了重要的中介作用。
相关论文信息：10.1038/s41562-025-02255-w
0 条