Cuántos años tiene nuestro cerebro

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 enfermedades 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.

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Aprovechando la capacidad de aprendizaje profundo del novedoso modelo de IA del equipo para analizar los escáneres, los investigadores pueden detectar marcadores sutiles de la anatomía cerebral que de otro modo serían muy difíciles de detectar y que se correlacionan con el deterioro cognitivo.

Sus hallazgos, publicados el en la revista «Proceedings of the National Academy of Sciences», ofrecen una visión sin precedentes de la cognición humana.

«Nuestro estudio aprovecha el poder del aprendizaje profundo para identificar las áreas del cerebro que están 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, autor del estudio.

«Las personas envejecen a ritmos diferentes, y lo mismo ocurre con los tipos de tejidos del organismo. Lo sabemos coloquialmente cuando decimos: 'Fulano tiene cuarenta años, pero aparenta 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 y su equipo cotejaron las resonancias magnéticas cerebrales de 4.681 participantes cognitivamente normales, algunos de los cuales desarrollaron deterioro cognitivo o enfermedad de Alzheimer más adelante.

Con estos datos, crearon un modelo de inteligencia artificial llamado red neuronal para predecir la edad de los participantes a partir de sus resonancias magnéticas cerebrales.

En primer lugar, los investigadores entrenaron la red para que produjera mapas anatómicos detallados del cerebro que revelaran patrones de envejecimiento específicos de cada sujeto. A continuación, compararon las edades cerebrales percibidas (biológicas) con las edades reales (cronológicas) de los participantes en el estudio. Cuanto mayor era la diferencia entre ambas, peores eran las puntuaciones cognitivas de los participantes, que reflejan el riesgo de padecer Alzheimer.

Los resultados muestran que este modelo puede predecir la edad (cronológica) real de los participantes cognitivamente normales con un error absoluto medio de 2,3 años, lo que supone aproximadamente un año más de precisión que un modelo premiado ya existente para la estimación de la edad cerebral que utilizaba una arquitectura de red neuronal diferente.

«La IA interpretable puede convertirse en una poderosa herramienta para evaluar el riesgo de padecer Alzheimer y otras enfermedades neurocognitivas», afirma 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 su 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 desarrolle la enfermedad.

Las aplicaciones de este trabajo van mucho más allá de la evaluación del riesgo de enfermedad.

«Una de las aplicaciones más importantes de nuestro trabajo es su potencial para allanar el camino a las intervenciones personalizadas que abordan los patrones de envejecimiento únicos 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».