Un nuevo modelo de IA mide la velocidad a la que envejece el cerebro

Un nuevo modelo de inteligencia artificial mide qué tan rápido envejece el cerebro de un paciente y podría ser una nueva herramienta poderosa para comprender, prevenir y tratar el deterioro cognitivo y la demencia, según investigadores de la Universidad del Sur de California (Estados Unidos).

Andrei Irimia, profesor asociado de gerontología, ingeniería biomédica, biología cuantitativa y computacional y neurociencia en la Escuela de Gerontología Leonard Davis de la USC y profesor asociado visitante de medicina psicológica en el King's College de Londres es el autor principal del estudio que describe el nuevo modelo y su poder predictivo en un estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.

Se trata de la primera herramienta de su tipo que puede rastrear de forma no invasiva el ritmo de los cambios cerebrales mediante el análisis de imágenes por resonancia magnética (IRM). Todo ello teniendo en cuenta que un envejecimiento cerebral más rápido se correlaciona estrechamente con un mayor riesgo de deterioro cognitivo, comenta Irimia. "Se trata de una medición novedosa que podría cambiar la forma en que hacemos un seguimiento de la salud cerebral, tanto en el laboratorio de investigación como en la clínica", subraya. "Saber a qué velocidad envejece el cerebro puede ser una herramienta muy útil".

La edad biológica es distinta a la edad cronológica de un individuo, comenta Irimia. Dos personas que tienen la misma edad según su fecha de nacimiento pueden tener edades biológicas muy diferentes debido a lo bien que funciona su cuerpo y a lo "viejos" que parecen ser los tejidos del cuerpo a nivel celular. Así, algunas medidas comunes de la edad biológica utilizan muestras de sangre para medir el envejecimiento epigenético y la metilación del ADN, que influye en el papel de los genes en la célula. Sin embargo, medir la edad biológica a partir de muestras de sangre es una mala estrategia para medir la edad del cerebro, explica Irimia. La barrera entre el cerebro y el torrente sanguíneo impide que las células sanguíneas pasen al cerebro, de modo que una muestra de sangre del brazo no refleja directamente la metilación y otros procesos relacionados con el envejecimiento en el cerebro. Por el contrario, tomar una muestra directamente del cerebro de un paciente es un procedimiento mucho más invasivo, lo que hace que sea inviable medir la metilación del ADN y otros aspectos del envejecimiento cerebral directamente a partir de células cerebrales humanas vivas.

En este contexto, esta nueva red neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN) ofrece una forma más precisa de medir cómo envejece el cerebro con el tiempo. Creado en colaboración con Paul Bogdan, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática y titular de la Cátedra Jack Munushian de Carrera Temprana en la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, el modelo fue entrenado y validado en más de 3000 exploraciones de resonancia magnética de adultos cognitivamente normales.

A diferencia de los métodos transversales tradicionales, que calculan la edad cerebral a partir de una exploración en un único momento, este método longitudinal compara las exploraciones de resonancia magnética de referencia y de seguimiento del mismo individuo. Como resultado, identifica con mayor precisión los cambios neuroanatómicos relacionados con el envejecimiento acelerado o desacelerado. La 3D-CNN también genera "mapas de prominencia" interpretables, que indican las regiones cerebrales específicas que son más importantes para determinar el ritmo del envejecimiento, relata Bogdan.

Cuando se aplicó a un grupo de 104 adultos cognitivamente sanos y 140 pacientes con enfermedad de Alzheimer, los cálculos del nuevo modelo sobre la velocidad del envejecimiento cerebral se correlacionaron estrechamente con los cambios en las pruebas de función cognitiva realizadas en ambos momentos. "La alineación de estas medidas con los resultados de las pruebas cognitivas indica que el marco puede servir como un biomarcador temprano del deterioro neurocognitivo", apunta Bogdan. "Además, demuestra su aplicabilidad tanto en individuos cognitivamente normales como en aquellos con deterioro cognitivo".

Según el experto, el modelo tiene el potencial de caracterizar mejor tanto el envejecimiento saludable como las trayectorias de las enfermedades, y su poder predictivo podría algún día aplicarse para evaluar qué tratamientos serían más efectivos en función de las características individuales. "Las tasas de envejecimiento cerebral están correlacionadas significativamente con los cambios en la función cognitiva", destaca Irimia.

"Por lo tanto, si tienes una alta tasa de envejecimiento cerebral, es más probable que tengas una alta tasa de degradación en la función cognitiva, incluida la memoria, la velocidad ejecutiva, la función ejecutiva y la velocidad de procesamiento. No es solo una medida anatómica; los cambios que vemos en la anatomía están asociados con los cambios que vemos en la cognición de estos individuos", añade.

En el estudio, Irimia y sus coautores también destacan cómo el nuevo modelo fue capaz de distinguir diferentes tasas de envejecimiento en varias regiones del cerebro. Profundizar en estas diferencias -incluyendo cómo varían en función de la genética, el entorno y los factores del estilo de vida- podría proporcionar información sobre cómo se desarrollan diferentes patologías en el cerebro, afirma Irimia. El estudio también demostró que el ritmo del envejecimiento cerebral en ciertas regiones difiere entre los sexos, lo que podría arrojar luz sobre por qué hombres y mujeres enfrentan diferentes riesgos de trastornos neurodegenerativos, incluido el Alzheimer.

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