年龄对MEG功率谱参数的纵向与横断面影响：对规范模型和脑老化的启示

衰老会导致脑功能发生变化。为描绘这一过程，研究人员越来越多地利用脑磁图（MEG）来识别大规模、年龄分布广泛队列中的频谱变化。然而，此类研究大多采用横断面设计，可能受到代际差异和较高个体间变异性的混杂影响。为解决这些局限性，我们分析了来自 Cam-CAN 队列的纵向静息态 MEG 数据。Cam-CAN 是一个覆盖成年人全生命周期的队列，并在约十年后进行了重复 MEG 记录。这一设计使我们能够比较个体之间的横断面年龄差异（基线时）与个体内部的纵向年龄变化。 我们的分析揭示了四项关键发现。第一，我们观察到，随着年龄增长，Alpha 峰值频率减慢这一现象在基线分析和纵向分析中表现出一致性。第二，我们识别出 Beta 功率的非线性变化，即功率从青年期到中年期增加，但从中年期到老年期下降。这些发现验证了使用规范化图谱来刻画这些频谱成分的合理性。第三，我们检测到一些仅在纵向分析中出现而在横断面分析中并不明显的效应，例如 Alpha 功率降低和 Beta 峰值频率减慢，这凸显了个体内研究设计的重要性。第四，除直接测量的心脏活动外，我们并未发现文献中常报道的与年龄相关的功率谱非周期指数变平现象。总体而言，这些结果表明，尽管横断面数据能够捕捉主要趋势，但要分离衰老过程真正的神经生理学特征，纵向数据至关重要。

衰老会引起脑功能的变化。为描绘这一过程，研究人员越来越多地利用脑磁图（MEG）来识别涵盖大规模、年龄多样化队列中的频谱变化。然而，此类研究大多采用横断面设计，因而可能受到代际差异和较高个体间变异性的混杂影响。为应对这些局限性，我们分析了来自 Cam-CAN 队列的纵向静息态 MEG 数据。该队列为一个覆盖成人全生命周期的队列，并在大约十年后进行了重复 MEG 记录。这一设计使我们能够将个体之间的横断面年龄差异（基线时）与个体内部的纵向年龄变化进行对比。

我们的分析揭示了四个关键发现。首先，我们观察到，随着年龄增长，Alpha 峰频减慢这一现象在基线效应与纵向效应之间表现出一致性。其次，我们识别出 Beta 功率的非线性变化，即功率从青年期到中年期增加，但从中年期到老年期下降。这些发现验证了使用规范化图谱来描绘这些频谱成分的合理性。第三，我们检测到一些仅在纵向分析中出现、而在横断面分析中并不明显的效应，例如 Alpha 功率下降和 Beta 峰频减慢，这凸显了个体内设计的重要性。第四，除在心脏活动的直接测量中外，我们并未发现文献中常报道的功率谱非周期成分指数随年龄增长而变平的现象。总体而言，这些结果表明，尽管横断面数据能够捕捉主要趋势，但要分离出衰老过程真正的神经生理学特征，纵向数据仍然至关重要。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.01.729181v1?rss=1

🏷️ 脑磁图 脑老化 纵向研究 功率谱分析 静息态脑活动 规范模型