El envejecimiento y los trastornos que lo acompañan siguen diferentes patrones de degeneración relacionados con el estilo de vida y las peculiaridades de nuestro cuerpo, según un estudio que examinó tomografías computarizadas de decenas de miles de personas.
En el futuro, los investigadores esperan que los algoritmos que reconozcan estos signos puedan detectar enfermedades como el Alzheimer antes de que aparezcan los síntomas.
Como todos los órganos, El cerebro sufre cambios a medida que envejece y se encoge.y la atrofia finalmente se hace evidente en la resonancia magnética. Pero es difícil seguir su evolución en el tiempo y muchos cambios son imperceptibles para el ojo humano.
El nuevo estudio publicado en «Nature» adopta un nuevo enfoque basado en el «aprendizaje automático», un tipo de inteligencia artificial que aprende de ejemplos.
El equipo de Christos Davatzikos, especialista en imágenes biomédicas de la Universidad de Pensilvania.Alimentaron un modelo de este tipo con tomografías computarizadas de 1.150 voluntarios sanos de entre 20 y 49 años y casi 9.000 adultos mayores, muchos de los cuales tenían al menos demencia leve.
De este modo, el modelo ha aprendido a vincular los cambios que tienden a ocurrir simultáneamente con aquellos que comienzan de forma independiente en momentos diferentes. Después de ser entrenado, se pidió al algoritmo que analizara tomografías computarizadas de casi 50.000 personas de varios estudios previos sobre el envejecimiento y la salud del cerebro.
Luego, el algoritmo produjo cinco patrones individuales de atrofia cerebral.con Attlesheimer, Parkinson y otras enfermedades neurodegenerativas vinculadas a combinaciones de estos modelos. Por ejemplo, la demencia generalmente se asocia con tres patrones.
También se han encontrado asociaciones estadísticas con combinaciones de patrones en algunos factores genéticos y comportamientos como el tabaquismo y el consumo de alcohol.
Los hallazgos generan optimismo para la detección temprana de enfermedades cerebrales, aunque, como señalaron los investigadores, los algoritmos deberán entrenarse en muestras más grandes de pacientes con más afecciones neurológicas.
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