Analiza skoraj 50.000 posnetkov možganov je razkrila pet različnih vzorcev atrofije možganov, povezanih s staranjem in nevrodegenerativnimi boleznimi. Analiza je vzorce povezala tudi z dejavniki življenjskega sloga, kot sta kajenje in uživanje alkohola, pa tudi z genetskimi in krvnimi označevalci, povezanimi z zdravstvenim stanjem in tveganjem za nastanek bolezni.

Delo je "metodološka mojstrovina", ki bi lahko znatno izboljšala razumevanje raziskovalcev o staranju, pravi Andrei Irimia, gerontolog z Univerze Južne Kalifornije v Los Angelesu, ki ni bil vključen v delo. "Pred to študijo smo vedeli, da se anatomija možganov spreminja s staranjem in boleznijo. Vendar je bila naša sposobnost zajeti to kompleksno interakcijo veliko bolj skromna."

Študija je bila izvedena 15. avgusta vNaravna medicinaobjavljeno.

Gube v možganih

Staranje lahko povzroči ne le sive lase, ampak tudi spremembe v anatomiji možganov, ki so vidne na slikah z magnetno resonanco, pri čemer se nekatera področja sčasoma skrčijo ali podvržejo strukturnim spremembam. Vendar so te transformacije subtilne. "Človeško oko ne more zaznati vzorcev sistematičnih možganskih sprememb", povezanih s to degradacijo, pravi Christos Davatzikos, specialist za biomedicinsko slikanje na Univerzi Pensilvanije v Filadelfiji in avtor prispevka.

Prejšnje študije so pokazale, da lahko strojno učenje iz podatkov MRI izlušči subtilne prstne odtise staranja. Vendar so bile te študije pogosto omejene in so običajno vključevale podatke relativno majhnega števila ljudi.

Da bi identificirali širše vzorce, je Davatzikosova ekipa začela študijo, ki je trajala približno osem let, da bi jo dokončali in objavili. Uporabili so metodo globokega učenja, imenovano Surreal-GAN, ki jo je razvil prvi avtor Zhijian Yang, medtem ko je bil študent v Davatzikosovem laboratoriju. Znanstveniki so usposobili algoritem z uporabo MRI možganov 1150 zdravih ljudi, starih od 20 do 49 let, in 8992 starejših odraslih, vključno s številnimi s kognitivnimi motnjami. To je algoritem naučilo prepoznati ponavljajoče se značilnosti starajočih se možganov, kar mu je omogočilo izgradnjo notranjega modela anatomskih struktur, ki se spreminjajo hkrati, v nasprotju s tistimi, ki se nagibajo k spreminjanju neodvisno.

Raziskovalci so nato dobljeni model uporabili za MRI skeniranje skoraj 50.000 ljudi, ki so sodelovali v različnih študijah o staranju in nevrološkem zdravju. Ta analiza je zagotovila pet diskretnih vzorcev možganske atrofije. Znanstveniki so povezali različne vrste starostne degeneracije možganov s kombinacijami petih vzorcev, čeprav je bilo med ljudmi z enakim stanjem nekaj razlik.

Vzorci staranja

Na primer, demenca in njen predhodnik, blaga kognitivna okvara, sta bili povezani s tremi od petih vzorcev. Zanimivo je, da so raziskovalci našli tudi dokaze, da bi vzorce, ki so jih identificirali, potencialno lahko uporabili za razkrivanje verjetnosti nadaljnje degeneracije možganov v prihodnosti. "Če želite napovedati prehod iz kognitivno normalnega stanja v blago kognitivno okvaro, je bila ena stvar najbolj sluteča," pravi Davatzikos. "V poznejših fazah dodajanje drugega [vzorca] obogati vašo napoved, kar je smiselno, ker to zajame širjenje patologije." Drugi vzorci so bili povezani z boleznimi, kot sta Parkinsonova in Alzheimerjeva bolezen, pa tudi s kombinacijo treh vzorcev, ki so močno napovedovali smrtnost.

Avtorji so odkrili jasne povezave med specifičnimi vzorci možganske atrofije in različnimi fiziološkimi in okoljskimi dejavniki, vključno z uživanjem alkohola in kajenjem, ter različnimi genetskimi in biokemičnimi podpisi, povezanimi z zdravjem. Davatzikos pravi, da ti rezultati verjetno odražajo vpliv splošnega fizičnega počutja na nevrološko zdravje, saj ima lahko poškodba drugih organskih sistemov posledice za možgane.

Vendar Davatzikos opozarja, da študija "ne pomeni, da je vse mogoče zmanjšati na pet številk", njegova ekipa pa namerava delati z nabori podatkov, ki vključujejo širši spekter nevroloških bolezni in imajo večjo etnično in kulturno raznolikost.