复旦大学附属华山医院教授郁金泰团队联合浙江大学医学院公共卫生学院和附属第二医院研究员袁长征团队，首次提出基于人工智能构建的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，为痴呆预防提供了新的潜在有效方案。相关研究7月2日发表于《自然-人类行为》。
在全球老龄化加剧的严峻形势下，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，合理有效的预防策略显得尤为重要，其中健康膳食在痴呆预防中的潜在价值日益受到学界关注。
研究团队运用机器学习方法，首先基于平均随访10年的18.5万人（新发痴呆1987人）进行分析，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，并发现其中多数食物与痴呆风险存在非线性关系。
随后，研究团队以UKB队列为发现集，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。在3个外部独立验证队列中，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%，而既往研究中针对神经退行性疾病预防的MIND膳食模式为25%。
进一步地，研究团队考察了MODERN膳食模式与57种痴呆以外疾病的关联。分析结果显示，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。
机制研究表明，MODERN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均存在显著正相关。同时，研究团队发现了“MODERN膳食-代谢改善-炎症抑制-痴呆风险降低”的潜在通路，其中痴呆相关蛋白GFAP可能在该过程中发挥重要中介作用。
相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41562-025-02255-w
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