Un nou model AI generează hărți detaliate ale îmbătrânirii în regiunile cerebrale
Cercetătorii de la USC au dezvoltat o metodă care utilizează inteligența artificială pentru a crea hărți detaliate ce evidențiază diferențele în modul în care părțile distincte ale creierului îmbătrânesc.
Conform unui nou studiu USC publicat în revista Proceedings of the National Academy of Sciences, modelul oferă o înțelegere mai profundă a modului în care schimbările din creier corelează cu modificările în funcția cognitivă pe parcursul vieții.
Conduși de Andrei Irimia, profesor asociat la USC Leonard Davis School of Gerontology, cercetătorii au folosit imagistica prin rezonanță magnetică de la aproape 15.000 de indivizi sănătoși din punct de vedere cognitiv pentru a antrena un model AI de învățare profundă. Datele au oferit un punct de plecare pentru a măsura vârsta locală a creierului, adică cât de „vechi” par anumite regiuni ale creierului.
Atunci când modelul AI a fost utilizat pentru a analiza imagini MRI de la persoane cu deteriorare cognitivă ușoară și boala Alzheimer, a dezvăluit modele distincte de îmbătrânire accelerată în regiunile cerebrale afectate devreme în neurodegenerare.
În timp ce majoritatea studiilor asupra vârstei creierului măsoară acest fenomen folosind un singur număr, noul model oferă o imagine mult mai bogată a îmbătrânirii tipice și a neurodegenerării. În loc să aloce o „vârstă a creierului” unei persoane, abordarea generează o hartă detaliată care arată cât de „vechi” par diferite părți ale creierului în raport cu ceea ce este tipic pentru cineva de aceeași vârstă cronologică.
Nu toate regiunile cerebrale îmbătrânesc cu aceeași viteză. Unele zone par a fi mai rezistente, în timp ce altele sunt mai vulnerabile la îmbătrânire și boală. Măsurând îmbătrânirea locală a creierului, putem identifica unde creierul îmbătrânește mai repede decât se așteaptă și cum aceste schimbări se corelează cu funcția cognitivă.
Studiul extinde eforturile anterioare de a estima „vârsta creierului”, un biomarker emergent în neuroimagistică care compară structura creierului unei persoane cu modelele observate la persoanele sănătoase pe parcursul vieții. Metodele tradiționale reduc de obicei creierul la o singură estimare a vârstei, ceea ce poate ascunde diferențele regionale importante. Noua abordare măsoară vârsta locală a creierului la nivel voxel – unitățile tridimensionale care alcătuiesc o scanare MRI – oferind o imagine mult mai detaliată a îmbătrânirii structurale în întregul creier.
„Această înțelegere mai nuanțată a modului în care creierul îmbătrânește ar putea deschide calea pentru identificarea mai timpurie a demenței, o mai bună înțelegere a factorilor care influențează riscul și noi idei pentru abordări terapeutice”, a spus Irimia.
Pentru a dezvolta modelul, cercetătorii au antrenat o rețea neuronală de învățare profundă folosind scanări MRI de la 14.748 de adulți cognitiv normali cu vârste între 19 și 100 de ani, extrase din șase seturi de date publice mari, inclusiv UK Biobank, Human Connectome Project și Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Apoi, modelul a fost testat folosind scanări MRI de la peste 1.900 de participanți suplimentari din Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, incluzând adulți cognitiv normali, persoane cu deteriorare cognitivă ușoară și persoane cu boala Alzheimer.
Printre adulții sănătoși, modelul a constatat constant că lobii frontal și temporal – regiuni implicate în luarea deciziilor, memorie și alte funcții cognitive superioare – păreau biologic mai „vechi” decât regiunile parietale și occipitale, care sunt implicate în conștientizarea spațială și funcțiile de procesare senzorială. De asemenea, cercetătorii au observat că emisfera dreaptă a creierului tindea să arate o îmbătrânire ușor mai avansată decât emisfera stângă, un model care a persistat indiferent dacă participanții erau dreptaci sau stângaci.
Pe măsură ce deteriorarea cognitivă a progresat, diferențele au devenit și mai pronunțate. Comparativ cu adulții sănătoși cognitiv, participanții cu deteriorare cognitivă ușoară sau boala Alzheimer au prezentat vârste locale ale creierului semnificativ mai „îmbătrânite” în structuri care sunt printre primele afectate de patologia Alzheimer, inclusiv hipocampul, amigdala și mai multe regiuni adânci ale creierului implicate în memorie și procesarea cognitivă.
Cercetătorii au descoperit, de asemenea, că vârsta locală mai „îmbătrânită” a creierului era asociată cu performanțe mai slabe la evaluările cognitive, întărind legătura dintre schimbările structurale ale creierului și funcția în viața reală. Cele mai puternice relații au apărut la persoanele cu boala Alzheimer, sugerând că îmbătrânirea regională a creierului ar putea deveni din ce în ce mai informativă pe măsură ce neurodegenerarea avansează.
Fiindcă modelul produce hărți anatomice detaliate, acesta ar putea ajuta în viitor oamenii de știință să înțeleagă mai bine de ce anumite persoane experimentează un declin mai rapid în abilitățile cognitive specifice decât altele. Abordarea ar putea fi, de asemenea, utilă pentru urmărirea progresiei bolii sau evaluarea dacă terapiile experimentale încetinesc degenerarea în regiunile cerebrale țintă.
Cu toate că rezultatele sunt promițătoare, Irimia a subliniat că metoda rămâne un instrument de cercetare. Modelul a fost antrenat în principal pe date MRI de calitate de cercetare și va necesita validare suplimentară folosind seturi de date clinice mai diverse înainte de a putea fi adoptat în îngrijirea de rutină a pacienților. Studiul s-a bazat, de asemenea, în mare măsură pe date transversale, ceea ce înseamnă că sunt necesare studii viitoare longitudinale pentru a determina dacă îmbătrânirea locală a creierului poate prezice în mod fiabil cine va progresa de la îmbătrânirea sănătoasă la deteriorare cognitivă ușoară sau boala Alzheimer.
Cu toate acestea, cercetătorii cred că depășirea unei singure măsuri de vârstă a creierului reprezintă un avans important pentru neuroștiință.
„Îmbătrânirea creierului nu este uniformă”, a spus Irimia. „Prin înțelegerea modului în care regiunile individuale îmbătrânesc, precum și modul în care aceste modele diferă de la o persoană la alta, ne îndreptăm spre o înțelegere mult mai precisă a îmbătrânirii sănătoase și a bolilor neurodegenerative. În cele din urmă, acest lucru ar putea ajuta la identificarea mai timpurie a persoanelor aflate în risc și la dezvoltarea unor abordări mai personalizate pentru menținerea sănătății creierului.”
