这几天在追韩剧《记忆》，感觉确实是一部不错的描述阿尔兹海默病初期病人的优秀剧作。剧中朴泰锡是一位律师。这是一份需要高度脑力劳动的职业。然而就是这样一个几乎整个工作都需要依靠高度脑力劳动的律师却得了阿尔孜海默病，真可谓是一个悲剧。

描绘阿尔兹海默病初期病症的电视电影并不多，因此这部电视剧相信也可以作为普通人了解阿尔兹海默病的一个科普。值得一看。

剧中朴泰锡只是在一次车祸后，通过医院的朋友扫描了脑部，才发现自己已经是阿尔兹海默病的初期了。当然影片中医生说男主的被扫描出了脑萎缩，还只是初期症状，这可能是电视剧拍摄的需要。我感觉，如果已经出现脑萎缩的症状，可能已经到了阿尔兹海默病的中晚期了。不过观众大可不必纠结这些细节，毕竟艺术表达不可能像科学表达那样严密准确。

按照剧情安排，朴泰锡还只是阿尔兹海默病的初期，能够被及时发现，确实很幸运。不过剧情的发展让我们看到朴律师的病情发展速度还是非常快的。从剧情开始忘记自己的钱包放在那里，然后到后来出现幻觉，断片，行为怪异等问题，整个过程似乎都是在比较短时间中就开始发展起来的。让观众着实为朴律师的工作和人生开始担忧起来。

那么为何阿尔兹海默病一旦被证实，后续的发展速度会这么快呢？

我们来看看这张大脑神经网络的生理发展与认知能力发展之间的关系图。

图中C(t)反映出人大脑神经网络生理发展的曲线，这个曲线叫做神经网络复杂性曲线。在大约二十五岁（大约300月）的时候，C(t)达到峰值，然后随着年龄的增长，神经网络结构的复杂性开始下降。不过这个图中的曲线与正常的大脑神经网络曲线不同，在大约四十岁，即540个月的时候，出现了明显的下降趋势，C(t)曲线变成了C’(t)曲线。这可能是因为在这段时间一个人的大脑开始遭受持续的损伤造成的。这种损伤虽然小，但是一直持续不断伤害下去，结果造成了C(t)曲线指数式下降。这些伤害因素可能包括长期酗酒，抽烟，大脑供氧不足或者工作环境存在污染等等，都有可能对大脑神经网络造成这种持续性损害。正是基于这样的原因，在看到朴律师确诊之后，还喝的大醉，着实替主人公担心了一把。

但是C(t)曲线的下降，并不意味这一个人的认知马上出现问题。因为大脑神经网络结构的复杂性只是提供了认知的潜在能力。反应一个人的认知能力的，还是要看下面的D(t)曲线。这个曲线叫做认知深度曲线。从图中可以看出尽管在四十岁的时候大脑神经网络复杂性C(t)开始出现指数式下降，但是D(t)曲线离C(t)曲线还相当遥远，因此一个人并不会感到自己的认知能力变弱。甚至一些人感觉自己的认知过程似乎能够发挥大脑神经网络的极限，而觉得自己变得更聪明了！但是从图中可以看出，到了将近五十岁的时候，D(t)曲线接触到了C’(t)曲线，这时候正常的认知过程开始受到阻碍，病人的认知过程就出现了很大的问题。这就如同电视剧中所描述的那样，经常忘记一些最近发生的事情，很早以前的事情反而变得更加清晰等等。

然后我们再继续看D(t)曲线。在这之后，D(t)和C’(t)曲线已经完全重合在一起，C’(t)曲线的下降强制D(t)曲线下降。跟正常人的大脑认知曲线不同，阿尔兹海默病病人的认知曲线下降的更加快，短短十几年的时间，认知能力已经下降到了非常低的水平，而此时其他正常的老年人的认知深度还是足以完成非常复杂的工作和任务的。

阿尔兹海默病目前还没有药物可以根治。但大家普遍都意识到，如果能够早发现，积极预防还是有很大的效果的。能够显著延长患者的寿命。

比如美国前总统里根1994年证实得了阿尔兹海默病，经过积极治疗，直到2004年才去世，享年93岁。对于一个高龄老人，积极的预防措施还能够延续十年的寿命，说明了阿尔孜海默病并不像一些人想象的那么可怕。

而诺贝尔奖获得者，光纤之父高琨教授，2003年确诊阿尔孜海默病，期间积极治疗和干预，直到2018年才去世，享年85岁。

另外在2013年的时候，据报道美国前总统小布什有一些阿尔兹海默病的症状，可能属于疑似阿尔兹海默病，不过其后小布什先生积极应对，选择自己感兴趣的绘画艺术来保持大脑的正常运行，目前小布什先生思维还是非常正常的，就在前段时间还可以听到他公开发表自己的观点。

这些事例都说明了阿尔兹海默病只要积极应对，还是能够有效延缓它的症状，获得比较高品质的生活。

当然《记忆》这部电视剧中的朴律师应该跟长期非常大的工作压力以及抽烟饮酒的习惯有关，这些压力和习惯让朴律师的大脑神经网络持续受到损害而导致四十多岁就出现了阿尔兹海默病的症状。但是相信减轻了自己的工作压力，戒烟戒酒之后，会显著减缓病症。

当然如果从认知曲线的变化来看，等到确诊阿尔兹海默病之后再做干预措施显得都有些晚了。最好的办法就是在上图中，四十多岁出现大脑神经网络明显受损的情况下，尽快远离那些能够损害大脑的环境和条件，这样从下图中可以看出，尽管大脑神经网络受到了短时间的损伤，但是由于后期还能够正常发展下去，因此一个人的认知能力并不会受到很明显的影响。

关键问题是，我们如何在更早的时期发现这种大脑神经网络可能存在的损害因素呢？