A közel 50 000 agyvizsgálat elemzése az agysorvadás öt különböző mintáját tárta fel, amelyek összefüggésben állnak az öregedéssel és a neurodegeneratív betegségekkel. Az elemzés összefüggésbe hozta a mintákat az olyan életmódbeli tényezőkkel is, mint a dohányzás és az alkoholfogyasztás, valamint az egészségi állapottal és a betegségek kockázatával kapcsolatos genetikai és véralapú markerekkel.

A munka egy "módszertani remekmű", amely jelentősen elősegítheti a kutatók öregedéssel kapcsolatos megértését - mondja Andrei Irimia, a Los Angeles-i Dél-Kaliforniai Egyetem gerontológusa, aki nem vett részt a munkában. "E tanulmány előtt tudtuk, hogy az agy anatómiája megváltozik az öregedés és a betegségek következtében. De sokkal szerényebb volt a képességünk, hogy megragadjuk ezt az összetett interakciót."

A vizsgálatot augusztus 15-én végeztékTermészetgyógyászatközzétett.

Ráncok az agyban

Az öregedés nemcsak az ősz hajszálakat okozhatja, hanem az agy anatómiájának változásait is, amelyek a mágneses rezonancia képalkotáson láthatók, egyes területek idővel összezsugorodnak vagy szerkezeti változásokon mennek keresztül. Ezek az átalakulások azonban finomak. Christos Davatzikos, a philadelphiai Pennsylvaniai Egyetem orvosbiológiai képalkotó specialistája és a tanulmány szerzője szerint „az emberi szem nem képes észlelni a szisztematikus agyi változások mintázatait”, amelyek ezzel a leépüléssel kapcsolatosak.

Korábbi tanulmányok kimutatták, hogy a gépi tanulás képes kinyerni az öregedés finom ujjlenyomatait az MRI-adatokból. Ezek a vizsgálatok azonban gyakran korlátozottak voltak, és általában viszonylag kis számú ember adatait tartalmazták.

A szélesebb minták azonosítása érdekében Davatzikos csapata elkezdett egy tanulmányt, amelynek befejezése és közzététele körülbelül nyolc évig tartott. A Surreal-GAN nevű mély tanulási módszert alkalmazták, amelyet az első szerző, Zhijian Yang fejlesztett ki Davatzikos laborjában. A tudósok az algoritmust 1150 egészséges, 20 és 49 év közötti ember és 8992 idősebb felnőtt agyi MRI-vizsgálatával képezték ki, köztük sok kognitív fogyatékos. Ez megtanította az algoritmust az öregedő agy visszatérő jellemzőinek felismerésére, lehetővé téve, hogy belső modellt építsen fel az anatómiai struktúrákról, amelyek egyidejűleg változnak, szemben azokkal, amelyek hajlamosak önállóan változni.

A kutatók ezután a kapott modellt közel 50 000 ember MRI-vizsgálatára alkalmazták, akik különböző, öregedéssel és neurológiai egészséggel foglalkozó tanulmányokban vettek részt. Ez az elemzés öt különálló agysorvadási mintát mutatott be. A tudósok összefüggésbe hozták az életkorral összefüggő agydegeneráció különböző típusait az öt minta kombinációjával, bár volt némi különbség az azonos állapotú emberek között.

Az öregedés mintái

Például a demencia és előfutára, az enyhe kognitív károsodás az öt minta közül háromhoz kapcsolódott. Érdekes módon a kutatók arra is bizonyítékot találtak, hogy az általuk azonosított minták potenciálisan felhasználhatók további agyi degeneráció valószínűségének feltárására a jövőben. "Ha meg akarja jósolni a kognitívan normális állapotból az enyhe kognitív károsodásba való átmenetet, egy dolog volt a legmeghatározóbb" - mondja Davatzikos. "A későbbi szakaszokban egy második [minta] hozzáadása gazdagítja az előrejelzést, aminek van értelme, mert ez rögzíti a patológia terjedését." Más minták társultak olyan betegségekhez, mint a Parkinson-kór és az Alzheimer-kór, valamint három olyan mintázat kombinációja, amelyek erősen előre jelezték a halálozást.

A szerzők egyértelmű összefüggést találtak az agysorvadás sajátos mintázatai és a különféle fiziológiai és környezeti tényezők között, beleértve az alkoholfogyasztást és a dohányzást, valamint az egészséggel kapcsolatos különféle genetikai és biokémiai jeleket. Davatzikos szerint ezek az eredmények valószínűleg az általános fizikai jólét neurológiai egészségre gyakorolt ​​hatását tükrözik, mivel más szervrendszerek károsodása következményekkel járhat az agyra nézve.

Davatzikos azonban arra figyelmeztet, hogy a tanulmány „nem azt jelenti, hogy mindent le lehet redukálni öt számra”, és csapata olyan adatkészletekkel kíván dolgozni, amelyek a neurológiai betegségek szélesebb körét tartalmazzák, és nagyobb etnikai és kulturális sokszínűséggel rendelkeznek.