El análisis de casi 50.000 escáneres cerebrales ha revelado cinco patrones diferentes de atrofia cerebral relacionados con el envejecimiento y las enfermedades neurodegenerativas. El análisis también relacionó los patrones con factores del estilo de vida como el tabaquismo y el consumo de alcohol, así como con marcadores genéticos y sanguíneos asociados con el estado de salud y el riesgo de enfermedad.

El trabajo es una "obra maestra metodológica" que podría mejorar significativamente la comprensión de los investigadores sobre el envejecimiento, dice Andrei Irimia, gerontólogo de la Universidad del Sur de California en Los Ángeles, que no participó en el trabajo. "Antes de este estudio, sabíamos que la anatomía del cerebro cambia con el envejecimiento y las enfermedades, pero nuestra capacidad para capturar esta compleja interacción era mucho más modesta".

El estudio se realizó el 15 de agosto enMedicina de la naturalezapublicado.

Arrugas en el cerebro

El envejecimiento puede causar no sólo canas sino también cambios en la anatomía del cerebro que son visibles en las imágenes de resonancia magnética, y algunas áreas se encogen o sufren cambios estructurales con el tiempo. Sin embargo, estas transformaciones son sutiles. "El ojo humano es incapaz de percibir patrones de cambios cerebrales sistemáticos" asociados con esta degradación, afirma Christos Davatzikos, especialista en imágenes biomédicas de la Universidad de Pensilvania en Filadelfia y autor del artículo.

Estudios anteriores han demostrado que el aprendizaje automático puede extraer las huellas sutiles del envejecimiento a partir de datos de resonancia magnética. Sin embargo, estos estudios a menudo tenían un alcance limitado y generalmente incluían datos de un número relativamente pequeño de personas.

Para identificar patrones más amplios, el equipo de Davatzikos inició un estudio que tardó unos ocho años en completarse y publicarse. Utilizaron un método de aprendizaje profundo llamado Surreal-GAN, que fue desarrollado por el primer autor, Zhijian Yang, mientras era estudiante en el laboratorio de Davatzikos. Los científicos entrenaron el algoritmo utilizando resonancias magnéticas cerebrales de 1.150 personas sanas de entre 20 y 49 años y 8.992 adultos mayores, incluidos muchos con discapacidades cognitivas. Esto enseñó al algoritmo a reconocer características recurrentes del cerebro que envejece, lo que le permitió construir un modelo interno de estructuras anatómicas que cambian simultáneamente, a diferencia de aquellas que tienden a cambiar de forma independiente.

Luego, los investigadores aplicaron el modelo resultante a resonancias magnéticas de casi 50.000 personas que participaban en diversos estudios sobre el envejecimiento y la salud neurológica. Este análisis proporcionó cinco patrones discretos de atrofia cerebral. Los científicos vincularon diferentes tipos de degeneración cerebral relacionada con la edad con combinaciones de los cinco patrones, aunque hubo algunas diferencias entre personas con la misma afección.

Patrones de envejecimiento

Por ejemplo, la demencia y su precursor, el deterioro cognitivo leve, tenían vínculos con tres de los cinco patrones. Curiosamente, los investigadores también encontraron evidencia de que los patrones que identificaron podrían usarse para revelar la probabilidad de una mayor degeneración cerebral en el futuro. "Si se quiere predecir la transición de un estado cognitivamente normal a un deterioro cognitivo leve, hay una cosa que es la más profética", afirma Davatzikos. "En etapas posteriores, agregar un segundo [patrón] enriquece su predicción, lo cual tiene sentido porque captura la propagación de la patología". Otros patrones se asociaron con enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer, así como con una combinación de tres patrones que predecían fuertemente la mortalidad.

Los autores encontraron vínculos claros entre patrones específicos de atrofia cerebral y diversos factores fisiológicos y ambientales, incluido el consumo de alcohol y el tabaquismo, así como diversas firmas genéticas y bioquímicas asociadas con la salud. Davatzikos dice que estos resultados probablemente reflejen el impacto del bienestar físico general en la salud neurológica, ya que el daño a otros sistemas de órganos puede tener consecuencias para el cerebro.

Sin embargo, Davatzikos advierte que el estudio “no significa que todo pueda reducirse a cinco números” y su equipo tiene la intención de trabajar con conjuntos de datos que incluyan una gama más amplia de enfermedades neurológicas y tengan una mayor diversidad étnica y cultural.