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Herramienta pionera analiza resonancias magnéticas para medir el envejecimiento cerebral

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 28 Feb 2025
Imagen: Un mapa de prominencia producido por el modelo de IA muestra la diferencia promedio en prominencia entre participantes cognitivamente normales de entre 50 y 70 años. (foto cortesía de Chenzhong Yin/USC)
Imagen: Un mapa de prominencia producido por el modelo de IA muestra la diferencia promedio en prominencia entre participantes cognitivamente normales de entre 50 y 70 años. (foto cortesía de Chenzhong Yin/USC)

La edad biológica es diferente de la edad cronológica, ya que dos personas de la misma edad pueden tener edades biológicas distintas según la funcionalidad de sus cuerpos y la apariencia de sus tejidos a nivel celular. El envejecimiento más rápido del cerebro está estrechamente relacionado con un mayor riesgo de deterioro cognitivo. Las mediciones comunes de la edad biológica suelen basarse en muestras de sangre para evaluar el envejecimiento epigenético y la metilación del ADN, procesos que afectan la función genética en las células.

Sin embargo, el uso de muestras de sangre para determinar la edad biológica no es eficaz para medir la edad cerebral. La barrera hematoencefálica impide que las células sanguíneas entren en el cerebro, lo que significa que las muestras de sangre no pueden reflejar directamente los procesos de envejecimiento, como la metilación del ADN en el cerebro. Por otro lado, obtener una muestra directamente del cerebro es altamente invasivo, lo que hace impráctica la medición de la metilación del ADN y otros indicadores del envejecimiento en células cerebrales humanas vivas. Ahora, los investigadores han desarrollado un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) capaz de medir de forma no invasiva la velocidad del envejecimiento cerebral, proporcionando una herramienta invaluable para comprender y abordar el deterioro cognitivo y la demencia. Este modelo innovador analiza imágenes por resonancia magnética (RM) para rastrear los cambios en el cerebro a lo largo del tiempo.

Investigaciones previas en la Escuela de Gerontología Leonard Davis de la USC (Los Ángeles, CA, EUA) revelaron el potencial de las imágenes por RM para estimar la edad biológica del cerebro sin necesidad de métodos invasivos. En estudios anteriores, se utilizó IA para comparar la estructura cerebral de un paciente con datos de imágenes por RM de miles de personas, evaluando distintas edades y resultados de salud cognitiva. Sin embargo, el modelo anterior tenía limitaciones, ya que dependía de una sola imagen por RM para estimar la edad cerebral. Aunque podía indicar si el cerebro de un paciente era más viejo que su edad cronológica, no podía determinar cuándo se produjo el envejecimiento acelerado o si el proceso de envejecimiento cerebral se estaba acelerando.

Los investigadores han desarrollado una nueva red neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN) que ofrece un método más preciso para medir el envejecimiento cerebral a lo largo del tiempo. Entrenado y validado en más de 3.000 exploraciones de RM de adultos cognitivamente sanos, la capacidad predictiva del modelo se detalló en un estudio publicado en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en exploraciones únicas, este nuevo enfoque longitudinal compara las imágenes de referencia y de seguimiento de un mismo paciente. Esto permite una identificación más precisa de los cambios neuroanatómicos asociados con un envejecimiento cerebral más rápido o más lento. Además, el modelo 3D-CNN genera "mapas de prominencia", que resaltan las regiones cerebrales específicas que tienen mayor influencia en la velocidad del envejecimiento.

Cuando se aplicó a 104 adultos cognitivamente sanos y 140 pacientes con enfermedad de Alzheimer, la evaluación del modelo de la velocidad de envejecimiento cerebral mostró una estrecha correlación con los cambios en las pruebas de función cognitiva en ambos puntos temporales. Los investigadores sugieren que este modelo podría ser fundamental para comprender mejor las trayectorias tanto del envejecimiento saludable como de las enfermedades neurodegenerativas. Además, sus capacidades predictivas podrían ayudar a identificar los tratamientos más eficaces adaptados a las características individuales. El nuevo modelo también logró diferenciar las tasas de envejecimiento en diversas regiones del cerebro, proporcionando información sobre cómo factores genéticos, ambientales y relacionados con el estilo de vida pueden influir en la patología cerebral.

El estudio también observó diferencias en el envejecimiento cerebral entre los sexos, lo que puede ayudar a explicar por qué los hombres y las mujeres enfrentan diferentes riesgos de enfermedades neurodegenerativas, como el Alzheimer. Los investigadores están particularmente entusiasmados con el potencial de este nuevo modelo para identificar a las personas que experimentan un envejecimiento cerebral acelerado antes de que presenten cualquier síntoma cognitivo. Con la introducción de nuevos tratamientos para el Alzheimer, su eficacia ha sido menor de lo esperado, posiblemente porque los pacientes no comienzan el tratamiento hasta que la patología cerebral ya está significativamente desarrollada.

“Se trata de una medición novedosa que podría cambiar la forma en que hacemos un seguimiento de la salud cerebral, tanto en el laboratorio de investigación como en la clínica”, afirmó Andrei Irimia, profesor asociado de gerontología, ingeniería biomédica, biología cuantitativa y computacional y neurociencia en la Facultad de Gerontología Leonard Davis de la USC. “Saber a qué velocidad envejece el cerebro puede ser una herramienta muy útil”.

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