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La edad cerebral podría ser clave para detectar el deterioro cognitivo.

La edad cerebral podría ser clave para detectar el deterioro cognitivo.Pixabay

Ciencia

¿Qué edad tiene nuestro cerebro en realidad?

El deep learning puede prever el riesgo de deterioro cognitivo y Alzheimer de una persona en función de la edad del cerebro

El cerebro humano ofrece muchas pistas sobre la salud de una persona a largo plazo, pero es fundamental conocer la edad exacta de este órgano para predecir con exactitud los riesgos de desarrollar futuras enfermedades.

Un nuevo modelo de Inteligencia Artificial, desarrollado por investigadores de la University of Southern California, que analiza imágenes de resonancia magnética (IRM) del cerebro podría prever con exactitud el deterioro cognitivo relacionado con enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer mucho mejor que cualquier método utilizado en la actualidad.

El envejecimiento cerebral se considera un biomarcador confiable para el riesgo de enfermedades neurodegenerativas. Dicho riesgo aumenta cuando el cerebro exhibe características que parecen «más viejas» de lo esperado para la edad. Este modelo de IA permite detectar los marcadores anatómicos cerebrales con mayor sutileza que cualquier otro.

«Nuestro estudio aprovecha el poder del deep learning para identificar áreas del cerebro que están envejeciendo de manera que reflejen un deterioro cognitivo que puede conducir a la enfermedad de Alzheimer», explicó Andrei Irimia, autor de la investigación, publicada en Proceedings of the National Academy of Sciences.

«Las personas envejecen a diferente ritmo, igual que los tejidos del cuerpo. Coloquialmente decimos que alguien tiene cuarenta años, pero aparenta treinta. La misma idea se aplica al cerebro», añadió.

Para crear este modelo, Irimia y su equipo cotejaron las resonancias magnéticas de miles de participantes cognitivamente normales, algunos de los cuales desarrollaron deterioro o Alzheimer más adelante. Con estos datos, crearon un modelo de IA llamado ‘red neuronal’ para predecir las edades de los participantes a partir de sus resonancias.

Primero entrenaron a la red para producir mapas cerebrales anatómicos detallados que revelan patrones de envejecimiento específicos del sujeto. Luego compararon las edades cerebrales percibidas con las reales. Cuanto mayor era la diferencia entre ambas, peores eran las puntuaciones cognitivas de los participantes, que reflejan el riesgo de Alzheimer.

«Cuanto antes podamos identificar a las personas con alto riesgo de enfermedad de Alzheimer, antes podrán intervenir los médicos con opciones de tratamiento, seguimiento y control de la enfermedad. Lo que hace que la IA sea especialmente poderosa es su capacidad para detectar 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 desarrolle la afección», concluyó Irimia.

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