- 一项针对8200多名成年人的24年研究发现，多年来保持高体重指数（BMI）与记忆、思维和推理能力下降速度加快相关。
- 研究人员不是依靠单次体重测量，而是追踪每个人在整个研究期间的平均BMI，这种方法揭示的关联比单次测量更为显著。
- 第8年成为长期BMI与认知下降关联最为显著的时间点，表明中年时期的体重模式可能对未来的大脑健康最为重要。
- 65岁及以上的成年人显示出比年轻参与者陡峭得多的关联，老年组的认知下降速率大约是年轻组的4.5倍。
不仅仅关乎当前体重，长期体重模式影响大脑健康
不仅仅关乎今天体重秤上的数位，更重要的是过去十年间体重的缓慢上升、保持稳定或波动情况。 一项历时近25年的最新研究发现，多年来保持高体重指数与思维能力、记忆以及规划和推理能力下降速度加快相关。 关键的是，这种关联在测量体重模式约8年后最为明显，这表明长期BMI轨迹可能值得在评估未来大脑健康风险时进行追踪。
研究人员从1996年开始追踪8200多名成年人，一直持续到2020年。 他们不是在单次医生就诊时测量体重，而是计算了所谓的“累积平均BMI”，即每个人在整个随访期间体重指数的滚动平均值。 可以将其理解为检查银行余额一次与查看多年平均余额之间的区别。 作者认为，这种方法更准确地描绘了长期体重模式如何与老年时期的精神敏锐度相关。
目前，美国约有670万65岁及以上的老年人患有失智症，这一数字预计到2040年将几乎翻倍。 任何有助于减缓认知衰退的因素都具有巨大的公共卫生意义。 这项发表在《神经学杂志》上的研究为这一讨论增添了新维度：这不仅关乎当前的体重状况，更关乎多年来累积的体重暴露对未来大脑健康意味着什么。
长期BMI暴露与更陡峭的精神衰退相关
研究人员的数据来自密歇根大学每两年进行一次的大型全国代表性调查“健康与退休研究”。 参与者在研究开始时年龄在50岁或以上，平均年龄为59岁。 约58%为女性，近79%为非西班牙裔白人。 所有参与者在基线时都被认为认知健康，意味着研究开始时
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没有人被诊断为失智症或相关疾病。
大脑功能通过两个方面进行测量：通过单词回忆练习评估的记忆力，以及通过倒数和减法序列等任务测试的高阶思维。 分数合并为一个整体认知测量，并在平均随访约17.5年的多次数据收集中进行追踪。
在考虑了年龄、性别、种族、教育、就业、保险状况、吸烟习惯、抑郁和慢性疾病数量等因素后，较高的累积平均BMI始终与所有三个测量指标（整体认知、记忆和高阶思维）的更快下降相关联。 这些关联在统计学上是显著的，尽管作者指出，考虑到认知变化是渐进的且受多种因素影响，每年的幅度在预期范围内是适度的。
八年视窗期揭示BMI-认知关联峰值
为了找出关联最强的时间点，研究人员测试了2至16年的滞后间隔，询问在累积BMI测量后多久与认知下降的联系最强。 在每个时间间隔，较高的长期BMI都与更陡峭的精神衰退相关联。 但第8年在所有三个认知测量中都是关联最强的时间点。
对于记忆，关联存在于第4年至第10年之间。 对于高阶思维（人们用于规划、决策和推理的心理工具包），关联跨越第4年至第12年，并在第16年也出现。
当结果按年龄分组时，出现了一个明显的模式。 在65岁及以上的成年人中，累积BMI与认知下降的联系比50至64岁的人群要强得多。 在老年组中，与较高长期BMI暴露相关的认知下降速率大约是年轻组的4.5倍。 这些模式在男性和女性之间以及不同教育水准之间相对一致。
敏感性检查加强了这些发现：排除基线时患有慢性疾病的参与者以及考虑提前离开研究的参与者，结果仍然保持不变。
研究人员对体重、炎症和大脑关系的看法
研究人员提出的生物学解释包括：可能影响神经组织的广泛炎症、大脑细胞血流受阻以及可能改变大脑功能的肠道微生物组变化。 先前的研究已将较高BMI与记忆和高阶思维相关区域的大脑体积和血流减少联系起来，尽管作者强调这些是从先前研究中推测的途径，并非在此研究中证明的机制。
关于治疗问题，作者指出最近在早期阿尔茨海默病中进行的司美格鲁肽试验提醒人们，短期体重变化可能不会迅速转化为可测量的认知益处。 减重带来的任何生物益处可能需要比两年试验更长时间才能在大脑功能上显现。 他们自己的八年发现似乎支援这一解释。
在美国，2023年有三分之一的老年人死于阿尔茨海默病相关失智症，而肥胖仍然普遍存在。 将BMI监测为长期轨迹而非单次快照，可能为临床医生提供认知风险的更有意义的画面，而50岁、60岁及以后所携带的体重可能正在悄然塑造大脑在未来几年的功能状况。
研究局限性
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本研究中的BMI数据是自我报告的，这可能因回忆问题或倾向于少报体重而引入不准确性。 BMI本身是一个粗略的指标：它不能区分脂肪和肌肉，也不能捕捉身体上的脂肪分布情况，而这对健康结果很重要。 老年人因年龄相关的身高损失也可能导致BMI略微高估。 缺失数据限制了研究结果在与研究样本相似的人群之外的适用性。 由于该研究考察的是关联而非因果关系，因此无法考虑未测量的因素，如体力活动、环境暴露和创伤性脑损伤。 较短的滞后视窗（2-4年）可能更容易受到一种偏见的影响，即早期未检测到的疾病影响了正在测量的暴露。 即使应用了统计校正，较长的滞后视窗也应谨慎解读，因为无法完全排除选择性生存和退出带来的某些偏见。
资金和披露
这项工作得到了美国国立卫生研究院国家转化科学促进中心的支援，授予编号UL1TR002378。 作者声明内容仅为其责任，不代表美国国立卫生研究院的官方观点。 未声明任何利益冲突。 数据来自健康与退休研究，由美国国家老龄化研究所和美国社会保障局支援。 去识别数据的二次分析已由乔治亚大学机构审查委员会（IRB ID：PROJECT00008358）审查，并确定不确定不确定不构成人类受试者研究。 研究结果于2024年10月31日在美国公共卫生协会年会上发表。
