在全球老龄化的趋势下，认知衰退已成为亟待解决的医学课题。随着年龄的增加，认知能力的下降不仅对个人生活质量造成影响，同时也给社会带来了巨大负担。尽管公众普遍认同运动对健康的积极作用，但运动对大脑的具体影响机制依然充满未知。以往研究多聚焦于生活方式改变对认知功能的影响，却往往忽视了血液中生物标志物的作用。

2025年2月27日，加拿大卡尔加里大学卡明医学院在国际知名期刊《AnnalsofNeurology》（IF=81）上发布了一项研究，利用血浆蛋白质组学和代谢组学分析，揭示了有氧运动如何通过改变血浆中的蛋白质和代谢物来影响认知功能。这项研究不仅提供了新的生物标志物，还为预防认知衰退指明了新的方向。

研究样本信息
该研究纳入了24名社区居住的老年人（平均年龄64岁），所有参与者均完成了为期6个月的有氧运动干预，并进行了长达5年的跟踪调查。其中12名参与者在五年内认知功能有所改善，而另外12名则出现了认知功能下降。在干预前后及五年后采集了血浆样本。

实验技术
研究中采用了血浆蛋白组学、代谢组学、稀疏偏最小二乘判别分析（sPLS-DA）及机器学习等技术手段，首次发现了多种与认知功能改善相关的血浆蛋白质和代谢物，如GPLD1、ITIH2、SERPINF1和LGALS3BP等。

运动与睡眠的双重影响
研究结果显示，运动对认知功能有显著的正面影响，并且睡眠质量与血浆中这些蛋白质的变化密切相关。此外，研究发现，认知功能下降的个体血浆中促凝血因子增多，导致血小板过度激活，增加了血栓形成的风险。

认知改善者的蛋白质特征
通过血浆蛋白组学和sPLS-DA方法，研究团队识别出认知改善和认知下降参与者之间差异表达的蛋白。GPLD1、ITIH2、SERPINF1和LGALS3BP等与认知改善相关的蛋白质，在睡眠效率和心肺功能（VO₂max）方面表现出显著相关性。运动可能通过影响这些蛋白质的水平来改善认知功能。

机器学习模型的验证
研究利用机器学习模型（如随机森林、ElasticNet和XGBoost）验证了这些蛋白质在预测认知功能变化方面的能力。随机森林模型在预测认知改善和下降方面展现出较高准确性，尤其是使用前20个关键蛋白质时，预测性能最优。

代谢物与认知的关系
通过靶向代谢组学分析，研究确定了一组与男性和女性认知改善及下降相关的代谢物。例如，在男性参与者中，脱氧胆酸和尿嘧啶与认知改善相关，而L-半胱氨酸则与认知下降相关。可见，代谢物的变化可能是认知功能状态的生物标志物。

认知下降与血小板激活的关系
研究还发现，通过共聚焦显微镜观察认知改善者与认知下降者的血浆中血小板的激活情况，认知下降者的血浆中凝血因子（PAC-1）活性高，表明血小板过度激活，可能导致血液高凝状态，从而增加血管阻塞性事件风险。

研究结论
综上所述，这项研究为认知衰退和改善提供了潜在的生物标志物，GPLD1、ITIH2、SERPINF1等蛋白质不仅与认知改善密切相关，还与睡眠质量和心肺功能相结合。强调生活方式干预（如人生就是博-尊龙凯时所倡导的运动和良好睡眠）在预防认知衰退中的重要性。此外，研究还指出，认知功能下降可能与血液的高凝状态有关，这为预防认知衰退提供了新的干预靶点。