手工制作的MRI放射组学研究扩大的血管周间隙与机器学习预测年轻成人的认知障碍和睡眠异常

为什么你的手机使用时间可能与大脑有关

许多年轻人每天花数小时盯着智能手机——常常熬到很晚。该研究提出了一个紧迫的问题：长期使用手机是否会在不知不觉中影响我们的思维和睡眠？研究者通过详尽的大脑扫描和人工智能，寻找大脑中微小充液通道的细微变化，并测试这些变化是否能够提示重度手机用户出现早期的记忆、注意力和睡眠问题。

承担重要任务的微小大脑通道

我们的脑中遍布环绕血管的狭窄通道，帮助在睡眠期间清除代谢废物。这些通道称为血管周间隙，在MRI上可见增大，提示大脑的清洁系统可能运作不佳。既往研究将这些扩大的间隙与老年人的痴呆和睡眠不良联系起来。本研究探讨是否在大量使用手机的年轻人中也出现类似改变——以及这些改变是否与他们的睡眠和认知表现相关。

扫描重度手机使用者

研究团队考察了82名中国青年和中年成人，所有人每天至少使用手机四小时。每位受试者都接受了脑部MRI扫描，并完成了衡量认知能力、夜间睡眠质量、失眠症状和白天嗜睡的标准问卷。研究者没有依赖医生的粗略视觉判断，而是使用训练好的计算机程序自动描绘并测量17个不同脑区的扩张血管周间隙。对于每个区域，软件统计间隙数量并计算其大小、长度和形状，产生70项详细测量，并将这些数据与每个人的年龄和性别一并分析。

教机器识别风险

为了将这些脑部测量转化为实用的预警工具，科学家们使用机器学习——训练算法区分有无认知问题或睡眠障碍的人群。他们先把70个脑特征精简为每项任务最具信息量的六个特征，然后训练了两类模型：高斯过程分类器和决策树。一个模型试图检测谁存在可测量的认知损害；其它模型则试图识别睡眠质量差、失眠症状或过度白天嗜睡。在对新参与者的测试中，认知模型在大多数情况下能正确区分有无认知损害，睡眠和嗜睡模型也表现相似良好。

大脑中信号来源的位置

最具预测力的特征并非随意分布：它们聚集在已知支持认知和调节睡眠的区域。额叶的变化（与计划和注意力相关）以及丘脑和基底节等深部结构的改变，对认知评分和失眠的预测贡献显著。颞叶和称为半卵中心的白质区的扩张间隙则与报告的睡眠质量和白天嗜睡密切相关。通过可解释性工具，作者展示了具体特征——如某些区域中这些微小间隙的平均长度或曲率——如何推动模型将某人预测为“受损”或“正常”。

这对预防可能意味着什么

尽管该研究规模相对较小，无法证明重度手机使用导致这些大脑改变，但结果表明，血管周间隙的结构可能成为在身体健康的年轻成人中提示认知问题和睡眠障碍的早期警示标志。如果在更大、更具多样性的群体中得到证实，快速的MRI扫描结合简单的机器学习工具或许有朝一日能帮助医生在痴呆或慢性睡眠障碍全面出现之前，及早发现因睡眠不良或生活方式造成的大脑压力。对读者而言，信息很直接：你使用手机的时长和夜间使用的频率不仅可能让你感到昏沉，也可能与值得重视的大脑健康细微变化有关。

引用: Li, L., Wu, J., Li, B. et al. Handcrafted MRI radiomics of enlarged perivascular spaces and machine learning predict cognitive impairment and sleep disturbance in young adults. Sci Rep 16, 5177 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35845-3

关键词: 智能手机使用, 睡眠质量, 认知障碍, 脑部MRI, 机器学习