Salud
Investigadores crean un modelo de predicción de la edad cerebral basado en inteligencia artificial
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Los investigadores de la Sociedad Radiológica de América del Norte han desarrollado un modelo de predicción de la edad cerebral basado en inteligencia artificial (IA) que puede cuantificar las desviaciones de una trayectoria de envejecimiento cerebral saludable en pacientes con deterioro cognitivo leve.
El estudio se publicó en junio en Radiología: Inteligencia Artificial.
Detección temprana del deterioro cognitivo
Según los investigadores, el modelo podría utilizarse para ayudar en la detección temprana del deterioro cognitivo.
Las personas que sufren de deterioro cognitivo leve amnésico (aMCI), una fase de transición del envejecimiento normal a la enfermedad de Alzheimer, tienen déficits de memoria más graves que los normales para su edad y educación. Sin embargo, no es lo suficientemente grave como para afectar su función diaria.
El estudio involucró a Ni Shu, Ph.D., del Laboratorio Estatal de Neurociencia Cognitiva y Aprendizaje, Universidad Normal de Beijing, en Beijing, China, junto con otros colegas.
El equipo utilizó un enfoque de aprendizaje automático para entrenar un modelo de predicción de la edad cerebral, que se basó en las imágenes de resonancia magnética ponderadas en T1 de 974 adultos sanos entre las edades de 49,3 y 95,4 años.
El modelo entrenado se aplicó luego para estimar la diferencia de edad predicha de los pacientes con aMCI en conjuntos de datos de la Iniciativa de Rejuvenecimiento del Cerebro en el Envejecimiento de Beijing, que incluyó 616 controles sanos y 80 pacientes con aMCI, y la Iniciativa de Imágenes de Neurodegeneración de la Enfermedad de Alzheimer, que incluyó 589 controles sanos y 144 pacientes con aMCI.
Además, el equipo también examinó las asociaciones entre la diferencia de edad predicha y el deterioro cognitivo, los factores de riesgo genético, los biomarcadores patológicos de la enfermedad de Alzheimer y la progresión clínica en los pacientes con aMCI.
Los resultados del estudio
Los resultados del estudio demostraron que los pacientes con aMCI tenían trayectorias de envejecimiento cerebral distintas de la trayectoria de envejecimiento normal típica. Los modelos de predicción de la edad cerebral propuestos podrían cuantificar las desviaciones individuales de esta trayectoria normal.
El equipo también encontró que la diferencia de edad predicha estaba fuertemente vinculada con el deterioro cognitivo individual de los pacientes con aMCI en dominios como la memoria, la atención y la función ejecutiva.
“El modelo predictivo que generamos fue muy preciso para estimar la edad cronológica en participantes sanos en función solo de la apariencia de las imágenes de resonancia magnética”, afirmó el artículo. “En contraste, para el aMCI, el modelo estimó la edad cerebral en promedio 2,7 años mayor que la edad cronológica del paciente”.
El modelo también mostró que los pacientes con aMCI progresivo sufren de más desviaciones de la trayectoria de envejecimiento normal típica que los pacientes con aMCI estable. A través del uso de herramientas como la puntuación de diferencia de edad predicha y los biomarcadores de la enfermedad de Alzheimer, se puede predecir mejor la progresión del aMCI.
Al combinar la diferencia de edad predicha con otros biomarcadores de la enfermedad de Alzheimer, se puede lograr el mejor desempeño para diferenciar entre el aMCI progresivo y el aMCI estable.
“Este trabajo indica que la diferencia de edad predicha tiene el potencial de ser un biomarcador robusto, confiable y computerizado para el diagnóstico temprano del deterioro cognitivo y el seguimiento de la respuesta al tratamiento”, dijeron los autores.
