Una recente ricerca ha dimostrato come attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è possibile individuare precisamente l’età cerebrale delle persone e quanto sono a rischio di malattie neurodegenerative
Il cervello umano contiene molti indizi sulla salute a lungo termine: infatti, la ricerca mostra che l’età cerebrale di una persona è un predittore più utile e accurato dei rischi per la salute e delle malattie future rispetto alla data di nascita.
Nello specifico, un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI) che analizza le scansioni cerebrali con risonanza magnetica (MRI) sviluppato dai ricercatori della USC, potrebbe essere utilizzato per catturare con precisione il declino cognitivo legato a malattie neurodegenerative, come l’Alzheimer, molto prima rispetto ai metodi precedenti.
L’invecchiamento cerebrale è considerato un biomarcatore affidabile per il rischio di malattie neurodegenerative. Tale rischio aumenta quando il cervello di una persona mostra caratteristiche che sembrano “più vecchie” del previsto rispetto all’età della persona stessa.
Attingendo alla capacità del nuovo modello di intelligenza artificiale, i ricercatori possono rilevare sottili marcatori dell’anatomia cerebrale che altrimenti sarebbero molto difficili da rilevare e che sono correlati al declino cognitivo.
Andrei Irimia, assistente professore di gerontologia, ingegneria biomedica, biologia quantitativa e computa presso la USC Leonard Davis School of Gerontology e corrispondente autore dello studio ha affermato:
Il nostro studio sfrutta il potere del deep learning per identificare le aree del cervello che stanno invecchiando in modi che riflettono un declino cognitivo che può portare all’Alzheimer.
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Lo studio
Irimia e il suo team hanno raccolto le risonanze magnetiche cerebrali di 4.681 partecipanti cognitivamente normali, alcuni dei quali hanno sviluppato il declino cognitivo o il morbo di Alzheimer più tardi nella vita.
Utilizzando questi dati, hanno creato un modello di intelligenza artificiale chiamato rete neurale per prevedere l’età dei partecipanti dalle loro risonanze magnetiche cerebrali. In primo luogo, i ricercatori hanno addestrato la rete a produrre mappe anatomiche cerebrali dettagliate, che rivelano modelli di invecchiamento specifici per soggetto.
Hanno quindi confrontato l’età cerebrale percepita (biologica) con l’età effettiva (cronologica) dei partecipanti allo studio. Maggiore è la differenza tra i due, peggiore è il punteggio cognitivo dei partecipanti, che riflette il rischio di Alzheimer
I risultati mostrano che il modello del team può prevedere la vera età (cronologica) dei partecipanti cognitivamente normali, con un errore assoluto medio di soli 2,3 anni.
Quindi, l’intelligenza artificiale può diventare un potente strumento per valutare il rischio di Alzheimer e altre malattie neurocognitive.
Prima possiamo identificare le persone ad alto rischio, prima i medici possono intervenire con le cure e terapie, il monitoraggio e la gestione della malattia. Ciò che rende l’intelligenza artificiale particolarmente potente è la sua capacità di cogliere caratteristiche sottili e complesse dell’invecchiamento, che altri metodi non possono e che sono fondamentali per identificare il rischio di una persona molti anni prima che sviluppi la condizione.
Il nuovo modello rivela anche differenze specifiche per sesso, nel modo in cui l’invecchiamento varia nelle regioni del cervello. Alcune parti del cervello invecchiano più velocemente nei maschi che nelle femmine, e viceversa.
I maschi, che sono a maggior rischio di compromissione motoria a causa del morbo di Parkinson, sperimentano un invecchiamento più rapido nella corteccia motoria del cervello, un’area responsabile della funzione motoria. I risultati mostrano anche che, tra le donne, l’invecchiamento tipico può essere relativamente più lento nell’emisfero destro del cervello.
I ricercatori hanno concluso:
Molte persone sarebbero interessate a conoscere il loro vero tasso di invecchiamento. Le informazioni potrebbero darci suggerimenti su diversi cambiamenti dello stile di vita o interventi che una persona potrebbe adottare per migliorare la propria salute e il proprio benessere generale. I nostri metodi potrebbero essere utilizzati per progettare piani di trattamento incentrati sul paziente e mappe personalizzate dell’invecchiamento cerebrale che potrebbero interessare persone con esigenze e obiettivi di salute diversi.
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Fonte: PNAS
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