El cerebro humano contiene muchas pistas sobre la salud a largo plazo de una persona; de hecho, las investigaciones muestran que la edad cerebral de una persona es un indicador más útil y preciso de los posibles riesgos para la seguridad y los futuros confinamientos que la fecha de nacimiento.
Ahora, un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) que analiza los escáneres cerebrales por resonancia magnética (RM) podría utilizarse para detectar con precisión el deterioro cognitivo vinculado a fermedades neurodegenerativas como el alzhéimer mucho antes que los métodos anteriores.
El envejecimiento cerebral se considera un biomarcador fiable del riesgo de padecer enfermedades neurodegenerativas. Dicho riesgo aumenta cuando el cerebro de una persona presenta características que parecen “más viejas” de lo esperado para alguien de su edad.
Demostrando la capacidad de aprender profundamente del nuevo modelo de IA del equipo para analizar los escáneres, los investigadores pueden detectar marcas útiles de la anatomía cerebral que además son muy difíciles de detectar y se correlacionan con el deterioro cognitivo.
Sus hallazgos, publicados el en la revista “procedimientos de la Academia Nacional de Ciencias», ofrecemos una visión sin precedentes de la cognición humana.
«Nuestro estudio aprovecha el poder del aprendizaje profundo para identificar las áreas del cerebro que esán envejeciendo de manera que reflejan un deterioro cognitivo que puede conducir al Alzheimer», comenta el investigador de la Universidad del Sur de California (EE.UU.), Andrei Irimia, autora del estudio.
“Las personas envejecen a ritmos diferentes, y lo mismo ocurre con los tipos de tejidos del organismo. Lo sabemos cooquialmente cuando decimos: “Fulano tiene cuarenta años, pero aparentemente treinta”. La misma idea se aplica al cerebro.. El cerebro de una persona de cuarenta años puede parecer tan ‘joven’ como el de una de treinta, o tan ‘viejo’ como el de una de sesenta».
Irimia se ha asociado con las resonancias magnéticas cerebrales de 4.681 participantes cognitivamente normales, todos ellos debilitados cognitivamente o encerrados en alzhéimer más adelante.
Con estos datos, creamos un modelo de inteligencia artificial llamado red neuronal para predecir la edad de los participantes a partir de su resonancia magnética cerebral.
En primer lugar, los investigadores introdujeron el para rojo que producirá mapas anatómicos detallados del cerebro que revelan patrones de envejecimiento específicos de este sujeto. A continuación, compararemos las edades cerebrales percibidas (biológicas) con las edades reales (cronológicas) de los participantes en el estudio. Cuanto mayor era la diferencia entre ambos, peores eran las concepciones cognitivas de los participantes, que reflejaban el riesgo de padecer Alzheimer.
Una de las aplicaciones es su potencial para allanar el camino a las intervenciones personalizadas que abordan los patrones de envejecimiento únicos de cada individuo
Los resultados muestran que este modelo puede predecir el aprendizaje real (cronológico) de los participantes cognitivamente normales con un error promedio absoluto de 2.3 años, donde se estima aproximadamente un año más exacto que existe un primer modelo para la estimación del estudio cerebral que usó una arquitectura roja neuronal diferente.
«La IA interpretable puede convertida en una poderosa herramienta para evaluar el riesgo de padecer Alzheimer y otras enfermedades neurocognitivasdice Irimia. “Cuanto antes podamos identificar a las personas con alto riesgo de padecer alzhéimer, antes podrán intervenir los médicos con opciones de tratamiento, seguimiento y control de la enfermedad”.
Lo que hace especialmente poderosa a la IA es sur capacidad para captar características sutiles y complejas del envejecimiento que otros métodos no pueden y que son clave para identificar el riesgo de una persona muchos años antes de que déarrolle la enfermedad.
Las aplicaciones de este trabajo van mucho más allá de la evaluación del riesgo de enfermedad.
“Una de las aplicaciones más importantes del nuevo trabajo es su potencial para allanar el camino a las intervenciones personalizadas que abordan los patrones de envejecimiento único de cada individuo”, asegura Irimia.
“A muchas personas les interesaría conocer su verdadero ritmo de envejecimiento. La información podría darnos pistas sobre distintos cambios en el estilo de vida o intervenciones que una persona podría adoptar para mejorar su salud y bienestar general. Nuestros métodos podrían utilizarse para diseñar planes de tratamiento centrados en el paciente y mapas personalizados del envejecimiento cerebral que podrían interesar a personas con diferentes necesidades y objetivos de salud”.