Cinci moduri de îmbătrânire a creierului

Getting your Trinity Audio player ready...

Un nou studiu bazat pe analiza a aproape 50.000 de scanări cerebrale a dezvăluit cinci modele distincte de atrofie cerebrală asociate îmbătrânirii și bolilor neurodegenerative. Cercetarea, publicată în revista Nature Medicine, a observat legătura dintre aceste modele și factori ce implică de stilul de viață, cum ar fi fumatul și consumul de alcool, precum și markeri genetici și biochimici asociați cu starea de sănătate și riscul de boală.

Studiul, descris de experți drept un „tur de forță metodologic”, ar putea aduce progrese semnificative în înțelegerea procesului de îmbătrânire. „Până la acest studiu, știam că anatomia creierului se schimbă odată cu îmbătrânirea și boala, dar capacitatea noastră de a înțelege această interacțiune complexă era mult mai limitată”, a declarat Andrei Irimia, gerontolog la Universitatea din California de Sud, care nu a fost implicat în cercetare.

Schimbările creierului vizibile la RMN

Îmbătrânirea nu aduce doar păr cărunt, ci și modificări anatomice ale creierului, vizibile pe scanările de rezonanță magnetică (RMN). Cu toate acestea, aceste schimbări sunt subtile și dificil de detectat cu ochiul liber. „Ochiul uman nu poate percepe modelele de schimbări sistematice ale creierului asociate cu acest declin”, explică Christos Davatzikos, specialist în imagistica biomedicală la Universitatea din Pennsylvania și unul dintre autorii studiului.

Cercetările anterioare au arătat că metodele de învățare automată pot extrage amprentele subtile ale îmbătrânirii din datele RMN. Cu toate acestea, aceste studii au fost adesea limitate ca amploare și s-au bazat pe date de la un număr relativ mic de persoane. Pentru a identifica modele mai largi, echipa lui Davatzikos a realizat un studiu care a durat aproximativ opt ani pentru a fi completat și publicat. Ei au utilizat un algoritm de învățare profundă numit Surreal-GAN, dezvoltat de primul autor al studiului, Zhijian Yang, în timp ce era student în laboratorul lui Davatzikos.

Cinci modele de atrofie cerebrală

Cercetătorii au antrenat algoritmul pe RMN-uri de la 1.150 de persoane sănătoase cu vârste cuprinse între 20 și 49 de ani și de la 8.992 de adulți în vârstă, inclusiv mulți care experimentau declin cognitiv. Acest lucru a permis algoritmului să recunoască trăsăturile recurente ale creierului îmbătrânit, creând un model intern al structurilor anatomice care tind să se schimbe simultan sau independent. Aplicând acest model pe scanările cerebrale a aproape 50.000 de persoane, analiza a identificat cinci modele distincte de atrofie cerebrală. Cercetătorii au legat diverse tipuri de degenerare cerebrală legată de vârstă de combinații ale acestor cinci modele, deși a existat o variabilitate între indivizii cu aceeași afecțiune.

Legătura afecțiunilor neurodegenerative cu stil de viață

De exemplu, demența și precursorul său, deteriorarea cognitivă ușoară, au fost asociate cu trei din cele cinci modele identificate. Mai mult, cercetătorii au găsit dovezi că aceste modele ar putea fi utilizate pentru a prezice probabilitatea unei degenerări cerebrale mai severe în viitor. „Dacă vrei să prezici progresia de la un statut cognitiv normal la deteriorare cognitivă ușoară, un model a fost de departe cel mai predictiv”, a explicat Davatzikos. Alte modele au fost legate de afecțiuni precum boala Parkinson și boala Alzheimer, iar o combinație de trei modele s-a dovedit a fi extrem de predictivă pentru mortalitate.

Autorii studiului au descoperit asocieri clare între anumite modele de atrofie cerebrală și diferiți factori fiziologici și de mediu, inclusiv consumul de alcool și fumatul, precum și semnături genetice și biochimice asociate cu sănătatea. Aceste rezultate reflectă probabil efectul stării generale de sănătate fizică asupra sănătății neurologice, deoarece deteriorarea altor sisteme de organe poate avea consecințe asupra creierului.

Cu toate acestea, Davatzikos avertizează că studiul „nu înseamnă că totul poate fi redus la cinci numere” și subliniază că echipa sa intenționează să colaboreze cu seturi de date care includ o gamă mai largă de afecțiuni neurologice și o diversitate mai mare rasială și etnică.