随着全球老龄化加剧的严峻形势，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，预防策略显得尤为重要。健康膳食在痴呆预防中的潜在价值日益受到学界关注。探索科学有效的脑健康膳食模式，已成为认知健康领域的前沿研究方向。
北京时间7月2日下午17点，复旦大学附属华山医院郁金泰教授团队与浙江大学医学院公共卫生学院和附属第二医院袁长征研究员团队在权威期刊《自然人类行为》（Nature Human Behaviour）发表突破性研究成果。该研究创新性地运用机器学习方法，对4个国际纵向队列（1个发现队列，3个外部验证队列）22万名参与者（近3000新发痴呆/痴呆相关死亡病例）的膳食数据进行深度分析，首次提出基于人工智能构建的包括绿色蔬菜、浆果、柑橘类水果、禽肉、蛋类、马铃薯、橄榄油等在内的8类核心食物构成的最佳痴呆预防“MODERN膳食方案”，即机器学习辅助下的痴呆饮食干预方法（Machine learning-assisted Optimizing Dietary Intervention against Dementia Risk），为痴呆预防提供了新的潜在有效方案（图1）。
图1：研究设计方案图
研究团队首先基于平均随访10年的18.5万人（随访过程中新发痴呆1987人）的纵向数据，采用Cox比例风险模型，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（涵盖水果、蔬菜、谷物、乳制品、肉类等多个大类），并揭示其中多数食物与痴呆风险存在非线性关系（见图2）。
图2：34种食物组与痴呆发病风险的关联
随后，研究团队以UKB队列为发现集，运用基于机器学习LightGBM算法中的信息增益，对以上食物进行重要性排序，最终筛选出了包括绿色蔬菜、浆果、柑橘类水果、禽肉、蛋类、马铃薯、橄榄油等在内的8类核心食物用于构建MODERN膳食模式（见图3）。在三个外部独立验证队列中（HRS，FOS和NHANES队列），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%，这一关联强于既往研究针对脑健康开发的MIND膳食模式（25%）。MIND膳食模式即针对神经退行性疾病预防的饮食模式（Mediterranean-DASH diet Intervention for Neurodegenerative Delay）。
图3：MODERN膳食评分构建及其与痴呆发病风险的关联
为全面评估MODERN膳食模式对于其他疾病的潜在作用，研究团队进一步考察了其与57种痴呆以外疾病的关联。分析结果显示（见图4），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。
图4：MODERN膳食评分与其他健康相关结局的关联
通过整合脑影像学、代谢组学、炎症标志物和蛋白质组学等多维度数据，研究团队深入解析了MODERN膳食-痴呆的潜在关联机制（见图5）。研究发现，该膳食模式与包括颞中回和内嗅皮层在内的31个脑区皮层厚度，以及20个白质纤维束的各向异性分数（FA）均存在显著正相关。基于结构方程模型（SEM）的中介分析提示了“MODERN膳食-代谢改善-炎症抑制-痴呆风险降低”的潜在通路。蛋白质组学研究还发现，痴呆相关蛋白GFAP可能在这一过程中发挥重要中介作用。
图5：MODERN膳食与痴呆的潜在关联通路：基于脑结构、代谢、炎症和蛋白质组的多维视角
复旦大学附属华山医院博士生陈思佳、浙江大学医学院公共卫生学院博士生陈辉、复旦大学类脑智能科学与技术研究院青年研究员尤佳、复旦大学附属华山医院博士后陈仕东为共同第一作者。浙江大学医学院公共卫生学院和附属第二医院袁长征研究员和复旦大学附属华山医院郁金泰教授为论文共同通讯作者。
该研究得到了科技创新2030“脑科学与类脑研究”重大项目、中国营养学会全民营养科研基金、国家自然科学基金、国家重点研发计划、上海市市级科技重大专项等经费支持。
论文链接
https://www.nature.com/articles/s41562-025-02255-w
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