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探索創造性活動如何影響大腦衰老的科學證據

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腦齡差 (Brain Age Gap) 與創造性經驗

基於 Nature Communications 2025 研究，探索創造性活動如何影響大腦衰老過程

研究來源：Nature Communications 2025

作者：Coronel-Oliveros et al.

樣本規模：1,472 人

腦齡差概念

計算公式：BAG = 預測年齡 - 實際年齡

負值意義：腦齡年輕於實際年齡

預測方法：支援向量機 (SVM) 回歸分析

專家 vs 非專家腦年齡落差研究

四個創造性領域的專家組與非專家組 BAG 比較分析

探戈舞者

阿根廷

-7.1 年 p = 0.028

Cohen's D = -0.77 (大效應)

樣本：專家組 23 人 vs 非專家組 23 人

年齡範圍：18-50 歲

專業標準：正式探戈指導訓練

經驗差異：56.8±46.2 個月 vs 1.7±3.1 個月

音樂家

加拿大

-5.38 年 p = 0.035

Cohen's D = -0.60 (中等效應)

樣本：專家組 29 人 vs 非專家組 29 人

年齡範圍：22-41 歲

專業標準：5年以上樂器演奏經驗

經驗差異：13.3±5.1 年 vs 0.0±0.0 年

視覺藝術家

德國

-6.2 年 p = 0.028

Cohen's D = -1.04 (大效應)

樣本：專家組 15 人 vs 非專家組 15 人

年齡範圍：20-37 歲

專業標準：大學層級美術教育

經驗差異：4.5±1.5 年 vs 0.0±0.0 年

電玩遊戲

波蘭

-4.06 年 p = 0.028

Cohen's D = -0.63 (中等效應)

樣本：專家組 31 人 vs 非專家組 31 人

年齡範圍：18-31 歲

專業標準：6小時/週以上 StarCraft II

經驗差異：18.2±10.0 小時/週 vs 0.0±0.0 小時/週

整體專家效應

平均 BAG 差異：-5.50 年

統計顯著性：p < 0.001, t = -4.823

效應大小：Cohen's D = -0.69

總參與者：194 人

遊戲學習者前後腦年齡落差變化

短期 StarCraft II 訓練對腦齡差的改善效果

訓練成效

-3.06 年

BAG 改善幅度

p = 0.028 Cohen's D = -0.46

表現與腦齡差相關性

行動率提升：+3.83 APM

BAG-APM 相關：r = -0.508, p = 0.022

效應量：Cohen's f² = 0.349

研究設計

• 參與者：24 人 (20-30 歲)
• 地點：波蘭
• 訓練時數：30 小時總計
• 訓練期間：3-4 週
• 頻率：每週 5-10 小時

控制組對比

• 控制遊戲：Hearthstone (回合制)
• 控制組人數：12 人
• BAG 變化：+0.057 年
• 顯著性：p = 0.979 (無顯著變化)

創造性活動參與定義

長期參與標準

舞蹈 (探戈)

定義：正式探戈指導訓練

專家門檻：>12個月

測量單位：月數

標準：專業探戈學校正式訓練

音樂

定義：樂器演奏經驗

專家門檻：≥5年

測量單位：年數

標準：自我報告樂器演奏經驗

視覺藝術

定義：大學層級美術教育

專家門檻：≥3年

測量單位：年數

標準：專注繪畫的學術美術訓練

電玩遊戲

定義：即時戰略遊戲經驗

專家門檻：≥6小時/週

測量單位：小時/週

標準：StarCraft II為主的RTS遊戲

短期技能學習定義與 StarCraft II 案例

短期學習定義

• 定義：短期集中技能訓練
• 持續時間：30小時總訓練時間
• 時間安排：分散於3-4週內完成
• 頻率：每週5-10小時
• 環境：實驗室控制環境
• 指導：專業教練指導

StarCraft II 訓練方案詳細說明

遊戲選擇

StarCraft II (即時戰略遊戲)

初始訓練

入門訓練與基礎機制指導

表現指標

行動率 (Actions Per Minute, APM)

監測方式

遊戲重播檔案分析

評估測驗

注意力瞬脫測驗泛化效果評估

控制條件

Hearthstone (回合制策略遊戲)

研究方法與技術規格

腦齡預測模型

數據來源：EEG/MEG 功能連結

演算法：支援向量機回歸 (SVR)

驗證方法：5折交叉驗證

腦區劃分：AAL (78個皮質區域)

頻率範圍：8-40 Hz

連結分析：Pearson相關係數

資料預處理

來源重建：標準化低解析度腦電磁斷層成像 (sLORETA)

參考電極：平均參考電極

採樣率：512 Hz

偽跡移除：肌電與眼動偽跡移除

標準化：信號標準化處理

模型效能

平均絕對誤差：8.696 歲

相關係數：0.742

顯著性：p < 0.001

訓練樣本：1,240 人

創造性研究：232 人

腦網路分析

年齡脆弱區域

• 額頂網路樞紐
• 額葉-枕葉連結
• 額葉-頂葉連結

創造性相關處理

專家研究： 運動控制、動作協調、節律處理、想像力、視覺顯著性

學習研究： 視覺感知、物體辨識、注意力固定、視覺注意力

研究資訊

Nature Communications 2025
Coronel-Oliveros et al.
DOI: 10.1038/s41467-025-64173-9

資料說明

本網站展示的所有數據均來自已發表的同儕審查研究。所有統計結果均經過適當的統計檢定與多重比較校正。

© 2025 腦齡差與創造性經驗研究平台。資料來源：Nature Communications。