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80多岁的人可以回忆起日常事件和生活经历，而比他们年轻20到30岁的人——被称为“超级老人”——也比一般的老年人更有可能拥有更快的运动速度。
根据发表在《柳叶刀健康长寿》杂志上的一项新研究，他们的焦虑和抑郁率也较低。
大多数人的记忆功能随着年龄的增长而逐渐衰退;然而，超级老人似乎能够避免这种与年龄有关的恶化。
该研究的第一作者、西班牙马德里索菲亚王后基金会阿尔茨海默病中心的玛尔塔·加罗-帕斯卡尔说:“我们现在离解决超级老人最大的未解之谜之一更近了一步:他们是否真的能抵抗与年龄相关的记忆力衰退，或者他们有应对机制，帮助他们比同龄人更好地克服这种衰退。”
“我们的研究结果表明，超级老人对这些过程有抵抗力，尽管其确切原因尚不清楚。通过进一步研究超衰老和运动速度之间的联系，我们可能能够对老年记忆功能保存背后的机制获得重要的见解。”
虽然之前的研究发现，与普通老年人相比，超级老人的大脑结构和某些生活方式因素(如更强的社会联系)存在差异，但大多数研究的样本量都很小，没有追踪随时间的变化。
因此，深入了解人口统计，生活方式，或临床因素，有助于保持记忆功能到老年目前是缺乏的。
为了帮助解决这些知识差距，作者进行了迄今为止最大规模的超级老人分析之一。
超级老人和典型的老年人是在一个正在进行的项目中发现的，该项目旨在帮助识别阿尔茨海默病的早期指标。
马德里的Vallecas项目队列由年龄在69至86岁之间，没有神经或严重精神疾病的人组成。
在2011年至2014年间招募的1213名参与者中，64名超级老人和55名普通老年人在几项认知任务中表现良好，但没有表现出超级老人的记忆能力，他们被确定并纳入了这项新研究。
超级老人和典型老年人是根据他们在自由和线索选择性提醒测试(FCSRT)中的表现来确定的，FCSRT是用来评估人们的记忆功能的。
超级老人的表现至少和比他们年轻30岁左右、受教育程度相同的普通人一样好。老年人的表现在其年龄和教育程度的正常范围内。
所有典型的超级老人和正常老年人的年龄都在79.5岁以上。
大多数超级老人是女性(38/ 64,59%)，大多数典型的老年人也是如此(35/ 55,64%)。
参与者每年最多有六次随访，在此期间记录了人口统计和生活方式因素。
参与者还接受了核磁共振扫描来测量灰质体积，并完成了一系列临床测试。采集血液样本以筛选神经退行性疾病的生物标志物和阿尔茨海默病的关键遗传风险因素。
一个包含89个人口统计、生活方式和临床预测因素的机器学习计算机模型被用来确定与超级老人相关的因素。
与之前的研究一致，核磁共振扫描显示，超级老人在大脑中与记忆有关的关键区域以及与运动有关的大脑部分拥有更多的灰质——对正常大脑功能至关重要的组织。
在五年的时间里，超级老人关键区域灰质的整体水平也比普通老年人退化得更慢。
使用机器学习计算机模型，作者发现更快的运动速度和更好的心理健康是与超级老人最相关的因素。
超龄老人在计时起跑测试(衡量人们的活动能力)和手指敲击测试(衡量精细运动功能)中表现得更好，这表明他们比一般的老年人有更好的活动能力、敏捷性和平衡能力。
尽管超级老人和普通老年人自我报告的锻炼水平没有差异，但这一观察结果还是得到了证实。
在测量焦虑和抑郁水平的临床测试中，超级老人的得分低于典型的老年人。
先前的研究表明，抑郁和焦虑会损害所有年龄段的人在记忆测试中的表现，并且是患痴呆症的危险因素。
马德里politcnica大学的资深作者布莱恩·斯特兰奇博士说:“尽管‘超级老人’报告的活动量与普通老年人相似，但他们可能会做更多的体力活动，比如园艺或爬楼梯。”
“从降低血压和肥胖水平到增加大脑血流量，体育锻炼有许多直接和间接的好处，可能有助于提高老年人的认知能力。”
“我们之前已经证明，当年轻人在看图片的同时做动作时，他们以后更有可能记住图片，而不是不动。”
“还有一种可能是，首先大脑健康状况较好，这可能是超级老人运动速度更快的原因。”
“在这些领域的进一步研究可能最终揭示帮助更多老年人保持记忆功能的方法。
他补充说:“然而，我们发现，痴呆症的风险或保护因素与那些与超衰老相关的因素(如血压、血糖控制和心理健康)之间存在重叠。”
“这提出了一种可能性，即一些假定的痴呆症风险因素实际上是导致与记忆相关的大脑活动与年龄相关的衰退的原因，这种衰退可能与痴呆症的病理生理同时或共同作用，从而加剧记忆障碍。”
其他自我报告的差异也被观察到，包括超级老人在中年的生活方式通常更活跃，对自己的睡眠时间更满意，更有可能有音乐背景——无论是教授的还是业余的——比典型的老年人。
超级老人在日常生活中也表现出更大的独立性，在智力测试中得分也更高。
血液样本分析表明，与典型的老年人相比，超级老人的神经变性生物标志物水平较低。
在阿尔茨海默病的主要遗传风险因素APOE e4的存在上，他们之间也没有发现差异。
作者承认他们的研究存在一些局限性。
与任何观察性研究一样，不可能说报告的因素是否对超衰老有任何直接影响。
尽管使用了89个变量，但机器学习模型只能在66%的情况下将超级老人与典型的老年人区分开来，这表明其他因素(可能是遗传因素)与超级衰老有关。
进一步研究与超衰老有关的基因和与老年人快速肌肉运动有关的基因之间的重叠，可能有助于缩小搜索范围。
