长寿蛋白提升衰老大脑的认知水平
2023年7月3日，一项发表于《自然·衰老》（Nature Aging）的研究显示，一种名为“克洛素”（Klotho）的长寿蛋白不仅延长整体寿命，还能抵抗大脑衰老。给老年恒河猴注射一剂克洛素，可显著增强其工作记忆，提升认知能力，且效果持续至少2周。
克洛素之名源于希腊神话中的克洛托女神（Clotho）。克洛托手里掌握着命运纺锤，负责纺织生命线，能决定生命长度；而克洛素则是对抗衰老、延长生命长度的关键蛋白，编码蛋白的克洛素基因被人称为长寿基因。
1997年，日本病理学家黑尾诚（Makoto Kuro-o）观察到，发生基因突变以致克洛素基因无法表达的小鼠，出现了过早衰老的迹象。他后来又证明，过度表达克洛素基因可延长小鼠寿命。
此后，其他学者发现：人类和猴子的克洛素蛋白水平往往随年龄的增长而降低；阿尔茨海默病患者的克洛素水平往往较低；对小鼠注射该蛋白可改善其认知功能。
本文报道的新研究是科学家首次在非人类灵长类动物身上测试克洛素注射剂，由耶鲁大学和加州大学旧金山分校的团队完成。
他们招募了18只恒河老猴——平均年龄在22岁，大概相当于人类的65岁。这些老猴被要求完成一项工作记忆测试。
所谓的工作记忆，是指大脑暂时加工和存储少量有用信息的记忆系统，对于复杂认知活动至关重要。自驾出行时记住停车的位置，招待贵宾时记住对方的喜好，全球旅行时记住陌生的路线，都依靠工作记忆。
随着年龄增长，我们的工作记忆会下降，阿尔茨海默病和帕金森病等神经退行性疾病患者也常出现工作记忆问题。目前还没有直接的药物方法能逆转工作记忆衰退。
在记忆测试期间，猴子会看到研究人员将食物放入几个隔间中的某一个，然后被遮挡视线一段时间，再凭记忆选出那个藏了食物的隔间。
研究团队表示，这些老猴完成了大约20次任务，正确率约45%，与它们以前做记忆测试时的表现一致。
之后，猴子接受单次克洛素蛋白注射，体内的蛋白总水平达到了出生时的预期水平。
第二轮记忆测试的正确率提高至60%。在接下来的2周内，这些猴子又接受多次测试，并始终保持高水平表现。
关于克洛素蛋白为何能改善认知，又是怎样改善的，研究人员尚不清楚。目前看来，该蛋白似乎无法跨越血脑屏障，因此最靠谱的猜测是，它能改善神经元之间的连接。
新型抑郁症现身
简化抑郁治疗
斯坦福大学的学者发表论文称，他们确定了一种以认知障碍为特征的新型抑郁症，而且它对常用抗抑郁药极具抗性。这一发现或许能帮助研究人员和医生更准确、更高效地锁定适合不同患者的抗抑郁药类型。
数据显示，约5%的成年人患抑郁症，经历长时间沮丧消沉而找不到明确原因。
值得庆幸的是，大多数抑郁症都可通过药物缓解症状。但令人困扰的是，抗抑郁药物种类很多，每种药作用于大脑的方式都略有不同。
由于医生通常无从得知哪款抗抑郁药对某个患者最有效，因此他们通常先开对很多人都管用的药，例如莱士普；如果不见效，可能几周后再换别的药。这个试错过程需要一定时间，也可能导致患者误服加剧症状的药物。
新研究的主要作者劳拉·哈克（Laura Hack）表示：“我经常目睹病人在医生选药试错过程中遭受痛苦，感觉失去希望，自杀倾向增加。”
如果医生清楚病人所患抑郁症的特定类型，是不是他们就能更好、更快、更准地开出理想药物？
这是一个美好的设想，也是哈克等人努力的方向。她与同事招募了700多名未曾接受药物治疗的抑郁症患者，试图找出他们的共性。
参与者被分为三组，在8周时间里各自服用3种普通抗抑郁药物：艾司西酞普兰（商品名来士普）、舍曲林（左洛复）、文拉法辛（怡诺思）。
在开始药物治疗之前和之后，研究团队对每个患者都做了认知测试，并根据病人自我评估和医生调查，给他们的抑郁症状评分。
此外，近100名参与者在接受大脑扫描的同时，还完成了一项认知任务。基于认知任务的结果，哈克等人确定，有27%的参与者不仅抑郁，还存在显著的认知相关症状：
难以集中注意力，难以自我控制，失去规划能力以及大脑中“认知控制回路”（cognitive control circuit）活动减少。
他们将这27%的抑郁症标记为“认知生物型”（cognitive biotype），并观察发现，药物治疗对于这种类型抑郁症患者的效果不佳——这类病人的症状更不容易缓解：认知生物型的总体缓解率约为39%，而其他类型参与者的总体缓解率约为48%。
研究团队希望他们的工作能加快为抑郁症患者选药的过程：新确诊病人可在医生办公室里，甚至是自家电脑上完成一项认知调查，以初步判断自己是否可能属于认知生物型抑郁，如果可能，那就赶紧再做个脑部扫描。
扫描结果会给出实锤结果。如果真是认知生物型，那么医生可能跳过来士普和左洛复，开具直接针对新型抑郁症的药物。
斯坦福大学团队已经在寻找这样的药物。胍法辛（guanfacine，一种降血压药物，也用于治疗多动症）是目前第一候选者，因为它作用于涉及认知控制回路的脑区。
AI助力脑肿瘤手术
最近，哈佛大学医学院的研究团队发布了一项新成果：一种新型人工智能工具可帮助神经外科医生治疗脑部肿瘤。
神经胶质瘤是一类最常见的脑部肿瘤。不少名人因侵袭性的脑胶质瘤丧生，根据新闻报道，作家李敖因罹患脑胶质瘤而病逝，乔·拜登之子博·拜登的死亡原因亦然。过去几十年间，神经科学家一直尝试深入理解该疾病。
为安全切除神经胶质瘤而不损伤周围脑组织，神经外科医生需要大量信息，而这些信息通常又只有在手术开始后才能收集到。新研究的主要作者、哈佛医学院教授余坤兴表示：
不同类型的神经胶质瘤需要不同类型的手术。在对脑癌患者开展手术时，医生会将术中采集的样本发送给病理实验室，以即时获得实时反馈；病理学家负责告诉医生，他们是否切割了正确组织，以及患者脑中肿瘤的特定类型。
余坤兴还指出，借助最先进的医疗设施，病理学家通常能在10~15分钟内完成对脑组织样本的分析。病人的头骨被打开，这项工作就启动了。
“但这个过程会出错。分析者承受着各种压力，他需要快速完成任务，病人的生命安危由自己的工作决定，有时候载玻片的质量又不是很好，所以病理学分析可能出现失误，医生可能因此误判。”
余教授和同事发现，机器学习有助于更快、更准确地分析神经胶质瘤，有望缩减患者手术的时间。
美国麻省总医院的神经外科医生丹·卡希尔（Dan Cahill）表示，新的机器学习工具准确性极为出色，肯定比分析神经胶质瘤分子构成的传统技术好得多。
治疗侵袭性神经胶质瘤最可靠方法之一是在手术期间将抗肿瘤药物直接注入大脑。余坤兴相信，他们的技术能帮助医生在手术过程中确定肿瘤的侵袭性，从而快速、自信地决定注射药物。他预计，这项AI技术要再过几年方可投入临床应用。
今年早些时候，英国的医学研究人员开发出一种AI工具，可识别CT扫描中发现的异常生长是否具有癌性。
此外，匈牙利计算机科学家彼得·凯奇梅西（Peter Kecskemethy）创立的软件初创公司Kheiron Medical Technologies正开发人工智能工具，旨在帮助放射科医生检测乳腺癌。
AI助力临床治疗已经逐渐奔向现实。
资料来源：
One shot of the klotho protein boosted memory in old monkeys
Newly identified type of depression affects 27% of patients
New AI tool can help treat brain tumors more quickly and accurately, study finds
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