Modelo de IA permite identificar el ritmo de envejecimiento cerebral y anticipar el deterioro cognitivo, incluso antes de los síntomas.
El estudio demuestra que una red neuronal 3D aplicada a resonancias magnéticas puede predecir con alta precisión la velocidad del envejecimiento cerebral, revelando su vínculo directo con el deterioro cognitivo progresivo.
El envejecimiento cerebral no sigue el mismo ritmo en todas las personas.
Mientras algunos adultos mayores mantienen una función cognitiva estable durante décadas, otros presentan un deterioro acelerado que puede indicar riesgo de enfermedades como el Alzheimer.
Hasta ahora, medir este proceso requería estimaciones indirectas basadas en la edad cronológica o muestras de sangre, poco útiles para captar cambios específicos en el cerebro.
Un equipo de la Universidad del Sur de California (USC) ha desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de calcular el ritmo del envejecimiento cerebral utilizando resonancias magnéticas cerebrales tomadas en distintos momentos.
Este enfoque permite observar la velocidad con la que cambia el cerebro, algo que las mediciones tradicionales de “edad cerebral” no podían ofrecer.
El nuevo modelo longitudinal (LM) emplea una red neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN) entrenada con más de 2.000 imágenes de adultos cognitivamente sanos.
A diferencia de métodos anteriores que ofrecían una foto estática, esta herramienta captura el proceso de envejecimiento en movimiento.
El estudio reveló que el ritmo de envejecimiento cerebral está fuertemente vinculado con la pérdida de funciones cognitivas.
Cuanto más rápido envejece el cerebro, mayores son los cambios negativos en la memoria, la velocidad de procesamiento y la función ejecutiva.
Esta correlación se observó tanto en adultos sanos como en personas con diagnóstico de enfermedad de Alzheimer.
La precisión del modelo fue notable.
En la cohorte de prueba, el algoritmo logró estimar el ritmo de envejecimiento con un error absoluto medio de solo 0,16 años, mucho más bajo que el de los métodos tradicionales, cuyo error era superior a 1,8 años.
Este nivel de detalle permitió identificar variaciones anatómicas específicas relacionadas con el deterioro cognitivo.
Los resultados sugieren que el modelo puede servir como biomarcador temprano.
Al detectar aceleración en el envejecimiento cerebral incluso antes de que aparezcan los síntomas clínicos, se abren nuevas oportunidades para la prevención y el tratamiento precoz de enfermedades neurodegenerativas.
El estudio también encontró diferencias notables en el ritmo de envejecimiento cerebral entre hombres y mujeres.
En mujeres, el modelo detectó mayor envejecimiento en regiones como el giro precentral derecho y el precuneus.
En hombres, los cambios más marcados se concentraron en zonas como el giro frontopolar izquierdo y el giro supramarginal derecho.
Estas diferencias podrían explicar por qué algunas enfermedades neurodegenerativas afectan de manera distinta a cada sexo.
Comprender cómo envejece el cerebro en función del sexo biológico podría ayudar a diseñar estrategias de prevención más personalizadas.
La edad también influye en qué regiones cerebrales envejecen más rápidamente.
En personas de 50 años, el modelo identificó cambios más acentuados en el lóbulo temporal lateral izquierdo.
En adultos mayores de 70, las zonas con envejecimiento acelerado incluían el giro postcentral derecho y regiones occipitales.
El principal valor de esta tecnología es su capacidad predictiva.
Al medir cuánto envejece el cerebro en un intervalo de tiempo definido, es posible identificar a personas que presentan un ritmo de envejecimiento anómalo antes de que aparezcan síntomas evidentes.
Esto resulta especialmente relevante en el contexto del Alzheimer.
Muchos tratamientos actuales fracasan porque se aplican cuando la enfermedad ya ha provocado daños extensos en el cerebro.
Una detección temprana basada en el ritmo de envejecimiento permitiría iniciar intervenciones cuando aún hay margen para proteger la función cognitiva.
Los autores señalan que este modelo puede usarse tanto en investigación como en clínicas.
Si se valida en poblaciones más amplias y diversas, podría convertirse en una herramienta estándar para monitorear la salud cerebral a lo largo del envejecimiento.
El modelo actual se entrenó principalmente con adultos sanos, lo que podría limitar su precisión en personas con demencias avanzadas.
Además, al calcular un ritmo promedio de envejecimiento entre dos resonancias, no capta cambios recientes o agudos que puedan ocurrir entre esos momentos.
A pesar de estas limitaciones, los investigadores destacan el potencial del modelo.
Planean mejorar su capacidad predictiva integrando más variables, como factores genéticos, ambientales y de estilo de vida, que también influyen en el ritmo de envejecimiento cerebral.
En el futuro, esta tecnología podría ayudar a estimar el riesgo individual de desarrollar enfermedades neurodegenerativas.
Los autores trabajan hacia una meta ambiciosa: predecir de forma personalizada, por ejemplo, que una persona tiene un 30% de probabilidad de desarrollar Alzheimer en los próximos años.
El envejecimiento cerebral acelerado puede medirse con alta precisión gracias a la inteligencia artificial.
Esta capacidad ofrece una ventana única para entender cómo cambia el cerebro con el tiempo y cómo estos cambios se vinculan con la función cognitiva.
La posibilidad de anticipar el deterioro cerebral antes de que aparezcan síntomas clínicos representa un avance clave.
Permitiría aplicar estrategias preventivas, adaptar tratamientos y diseñar planes personalizados de seguimiento para mantener la salud cerebral.
Este estudio marca un paso importante hacia una medicina del envejecimiento cerebral más predictiva, personalizada y basada en datos reales.
Al centrarse en la velocidad de los cambios, y no solo en el estado actual del cerebro, los investigadores abren nuevas vías para entender y combatir las enfermedades neurodegenerativas.
Fuente: PNAS
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