Onderzoekers creëren AI-gebaseerd model voor voorspelling van hersenleeftijd

Onderzoekers van de Radiological Society of North America hebben een AI-gebaseerd model voor voorspelling van hersenleeftijd ontwikkeld dat afwijkingen van een gezonde hersenverouderingstraject bij patiënten met milde cognitieve beperking kan kwantificeren.

De studie werd in juni gepubliceerd in Radiology: Artificial Intelligence.

Vroege detectie van cognitieve beperking

Volgens de onderzoekers kan het model worden gebruikt om te helpen bij de vroege detectie van cognitieve beperking.

Mensen die lijden aan amnestische milde cognitieve beperking (aMCI), een overgangsfase van normale veroudering naar de ziekte van Alzheimer, hebben geheugenstoornissen die ernstiger zijn dan normaal voor hun leeftijd en opleiding. Echter, het is niet ernstig genoeg om hun dagelijkse functie te beïnvloeden.

De studie werd uitgevoerd door Ni Shu, Ph.D., van de State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, in Beijing, China, samen met andere collega’s.

Het team gebruikte een machine learning-benadering om een model voor voorspelling van hersenleeftijd te trainen, dat was gebaseerd op de T1-gewogen MR-beelden van 974 gezonde volwassenen tussen de leeftijd van 49,3 en 95,4 jaar.

Het getrainde model werd vervolgens toegepast om de voorspelde leeftijdsverschil van aMCI-patiënten te schatten in datasets van de Beijing Aging Brain Rejuvenation Initiative, die 616 gezonde controles en 80 aMCI-patiënten omvatte, en de Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, die 589 gezonde controles en 144 aMCI-patiënten omvatte.

Bovendien onderzochten het team de associaties tussen het voorspelde leeftijdsverschil en cognitieve beperking, genetische risicofactoren, pathologische biomarkers van Alzheimer, en klinische progressie bij aMCI-patiënten.

De resultaten van de studie

De resultaten van de studie toonden aan dat aMCI-patiënten een hersenverouderingstraject hadden dat afweek van het typische normale verouderingstraject. Het voorgestelde model voor voorspelling van hersenleeftijd kan individuele afwijkingen van dit normale traject kwantificeren.

Het team vond ook dat het voorspelde leeftijdsverschil sterk verbonden was met individuele cognitieve beperking van aMCI-patiënten in domeinen zoals geheugen, aandacht en uitvoerende functie.

“Het predictiemodel dat we hebben gegenereerd was zeer nauwkeurig in het schatten van de chronologische leeftijd van gezonde deelnemers op basis van alleen de verschijning van MRI-scans,” aldus het artikel. “In tegenstelling tot aMCI, schatte het model de hersenleeftijd als gemiddeld 2,7 jaar ouder dan de chronologische leeftijd van de patiënt.”

Het model toonde ook aan dat progressieve aMCI-patiënten meer afwijkingen van het typische normale verouderingstraject vertoonden dan stabiele aMCI-patiënten. Door het gebruik van tools zoals de voorspelde leeftijdsverschilscore en biomarkers voor Alzheimer, kan de progressie van aMCI beter worden voorspeld.

Door de voorspelde leeftijdsverschil te combineren met andere biomarkers voor Alzheimer, kan de beste prestatie voor het onderscheiden tussen progressieve aMCI en stabiele aMCI worden bereikt.

“Dit onderzoek toont aan dat het voorspelde leeftijdsverschil het potentieel heeft om een robuuste, betrouwbare en gecomputeriseerde biomarker te zijn voor de vroege diagnose van cognitieve beperking en het monitoren van de reactie op behandeling,” aldus de auteurs.