Beveik 50 000 smegenų nuskaitymų analizė atskleidė penkis skirtingus smegenų atrofijos modelius, susijusius su senėjimu ir neurodegeneracinėmis ligomis. Analizė taip pat susiejo modelius su gyvenimo būdo veiksniais, tokiais kaip rūkymas ir alkoholio vartojimas, taip pat su genetiniais ir kraujo žymenimis, susijusiais su sveikatos būkle ir ligų rizika.

Darbas yra „metodologinis šedevras“, galintis žymiai pagerinti tyrėjų supratimą apie senėjimą, sako Andrejus Irimia, gerontologas iš Pietų Kalifornijos universiteto Los Andžele, kuris nedalyvavo darbe. "Prieš šį tyrimą žinojome, kad smegenų anatomija keičiasi senstant ir ligoms. Tačiau mūsų gebėjimas užfiksuoti šią sudėtingą sąveiką buvo daug kuklesnis."

Tyrimas buvo atliktas rugpjūčio 15 dGamtos medicinapaskelbta.

Raukšlės smegenyse

Senėjimas gali sukelti ne tik žilų plaukų, bet ir smegenų anatomijos pakitimų, kurie matomi magnetinio rezonanso tomografijos vaizduose, kai kurios sritys laikui bėgant susitraukia arba patiria struktūrinius pokyčius. Tačiau šios transformacijos yra subtilios. „Žmogaus akis negali suvokti sistemingų smegenų pokyčių, susijusių su šiuo degradavimu, modelių“, – sako Christos Davatzikos, Pensilvanijos universiteto Filadelfijoje biomedicininės vaizdų gavimo specialistas ir straipsnio autorius.

Ankstesni tyrimai parodė, kad mašininis mokymasis iš MRT duomenų gali išskirti subtilius senėjimo pirštų atspaudus. Tačiau šie tyrimai dažnai buvo riboti ir dažniausiai apimdavo palyginti nedidelio skaičiaus žmonių duomenis.

Siekdama nustatyti platesnius modelius, Davatzikos komanda pradėjo tyrimą, kuriam užbaigti ir paskelbti prireikė maždaug aštuonerių metų. Jie naudojo giluminio mokymosi metodą, vadinamą „Surreal-GAN“, kurį sukūrė pirmasis autorius Zhijian Yang, kai jis buvo studentas Davatzikos laboratorijoje. Mokslininkai parengė algoritmą, naudodami 1 150 sveikų žmonių nuo 20 iki 49 metų ir 8 992 vyresnio amžiaus žmonių, tarp kurių daugelis turi pažinimo sutrikimų, smegenų MRT. Tai išmokė algoritmą atpažinti pasikartojančias senstančių smegenų ypatybes, leidžiančias sukurti vidinį anatominių struktūrų modelį, kuris keičiasi vienu metu, o ne tų, kurios linkusios keistis savarankiškai.

Tada mokslininkai pritaikė gautą modelį beveik 50 000 žmonių, dalyvaujančių įvairiuose senėjimo ir neurologinės sveikatos tyrimuose, MRT. Ši analizė parodė penkis atskirus smegenų atrofijos modelius. Mokslininkai susiejo skirtingus su amžiumi susijusius smegenų degeneracijos tipus su penkių modelių deriniais, nors buvo tam tikrų skirtumų tarp tos pačios būklės žmonių.

Senėjimo modeliai

Pavyzdžiui, demencija ir jos pirmtakas, lengvas pažinimo sutrikimas, turėjo sąsajų su trimis iš penkių modelių. Įdomu tai, kad mokslininkai taip pat rado įrodymų, kad jų nustatyti modeliai gali būti panaudoti siekiant atskleisti tolesnės smegenų degeneracijos tikimybę ateityje. „Jei norite nuspėti perėjimą nuo kognityviai normalios būsenos prie lengvo pažinimo sutrikimo, vienas dalykas buvo pats aiškiausias“, - sako Davatzikos. „Vėlesniuose etapuose pridėjus antrą [modelį] praturtėja jūsų prognozė, o tai prasminga, nes taip užfiksuojama patologijos plitimas. Kiti modeliai buvo susiję su tokiomis ligomis kaip Parkinsono ir Alzheimerio liga, taip pat trijų modelių, kurie stipriai numatė mirtingumą, derinys.

Autoriai nustatė aiškius ryšius tarp specifinių smegenų atrofijos modelių ir įvairių fiziologinių bei aplinkos veiksnių, įskaitant alkoholio vartojimą ir rūkymą, taip pat įvairių genetinių ir biocheminių požymių, susijusių su sveikata. Davatzikos teigia, kad šie rezultatai greičiausiai atspindi bendros fizinės gerovės poveikį neurologinei sveikatai, nes kitų organų sistemų pažeidimas gali turėti pasekmių smegenims.

Tačiau Davatzikos perspėja, kad tyrimas „nereiškia, kad viską galima sumažinti iki penkių skaičių“, o jo komanda ketina dirbti su duomenų rinkiniais, apimančiais platesnį neurologinių ligų spektrą ir turinčius didesnę etninę bei kultūrinę įvairovę.