Lo que la IA puede decirte sobre tu edad cerebral

22 de febrero de 2021

Retrasar el envejecimiento de tu cerebro es posible. Y no, esto no es un anuncio de madrugada: la ciencia detrás de este concepto es sorprendentemente real. Un estudio de Nature Neuroscience fusionó tres campos para avanzar en esta investigación: longevidad, neurociencia y machine learning. ¿El resultado? Un algoritmo que puede predecir la edad de tu cerebro a partir de resonancias magnéticas.

Revelando los misterios de nuestro cerebro

La edad cerebral se refiere a como de bien está envejeciendo tu cerebro en comparación con tu edad cronológica. Los seres humanos abarcan toda la gama en este contexto; todos nos hemos encontrado con un hombre de 70 años que parecía sorprendentemente activo mentalmente para su edad. El estudio del envejecimiento cerebral es un intento de explorar las complejidades biológicas detrás de esta disociación cognitiva. Y podría arrojar luz sobre las formas de intervenir si tu cerebro envejece más rápido de lo que debería.

El nuevo estudio tuvo como objetivo descubrir cómo los trastornos cerebrales comunes como el autismo y la depresión afectan al envejecimiento cerebral. Para dilucidar esto, el equipo de investigación que lo respalda aprovechó los datos de casi 50.000 personas de edades diferentes a lo largo de 8 décadas. También revisaron un montón de datos genómicos humanos del Biobanco del Reino Unido para identificar conjuntos de genes de trastornos neurológicos profundamente relacionados con el envejecimiento cerebral acelerado.

“Revelamos que los genes implicados en el aparente envejecimiento cerebral en individuos sanos se superponen con genes que sabemos que están asociados con trastornos cerebrales comunes”, explicó Tobias Kaufmann, uno de los autores del estudio. El uso de esta aparente “brecha de edad cerebral” como un biomarcador podría ayudar en la toma de decisiones de los médicos y los tratamientos para los pacientes de edad avanzada.

El potencial para extender la vida útil

Los hallazgos del estudio podrían ayudar a avanzar en el progreso de un área emergente de investigación en longevidad: extender la vida saludable. En los últimos años, los investigadores de la longevidad han centrado su atención en alargar la vida saludable. Esencialmente, se centra en la calidad sobre la cantidad; en lugar de estudiar cuánto tiempo podemos vivir, es más prudente examinar cuánto tiempo podemos vivir sin enfermedades, incluidas las que comúnmente se presentan con la edad.

Por supuesto, la pregunta debe hacerse: ¿Cómo se mide realmente la “verdadera” edad biológica de una persona? Esto aún no se ha resuelto, pero la brecha de edad del cerebro (la diferencia entre la edad cronológica de una persona y cómo de rápido o lento está envejeciendo su cerebro en comparación) muestra una promesa increíble de cambiar eso.

La actividad molecular que controla el ritmo de envejecimiento del cerebro también juega un papel sustancial en la formación de los circuitos neuronales del órgano. También está fundamentalmente relacionado con trastornos como la depresión, la esquizofrenia y el autismo. Y, afortunadamente, se puede medir mediante resonancia magnética.

Esta relación llevó al equipo de investigadores y desarrolladores médicos a preguntarse si las resonancias magnéticas podrían usarse para medir la brecha de edad del cerebro de un individuo y cómo cambia eso en relación con diferentes trastornos neurológicos. Y tal vez, solo tal vez, esto podría permitirnos vincular genes específicos con la aceleración o el retraso del envejecimiento cerebral.

Escalando un estudio cerebral con IA

Los estudios anteriores en esta área de investigación fueron pequeños y de alcance limitado. No solo examinaron un rango de edad limitado, sino que también tendieron a enfocarse en un solo trastorno mental a la vez. Además de esto, normalmente solo usaban información de un lugar. Si bien las ubicaciones como Nueva York o Londres seguramente tendrán una variedad de datos, no se pueden comparar con la combinación de información de numerosos lugares. Como resultado, los hallazgos de estos estudios no pudieron proporcionar una descripción general holística y dinámica de los cambios cerebrales a lo largo de toda una vida.

Para lograr esa última parte, Kaufmann y sus colegas agregaron datos de resonancia magnética de varios escáneres y sitios diferentes. Para crear conjuntos estandarizados, tuvieron que depender de metodologías de datos avanzadas para consolidar y organizar la información de 45.615 personas. Como era de esperar, esto requirió una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo.

Para verificar el trabajo en busca de posibles errores de normalización, el equipo también incluyó esta información en su algoritmo de aprendizaje automático. Con datos de más de 35.000 personas sanas con edades comprendidas entre los 3 y los 89 años, entrenaron el sistema de inteligencia artificial (IA) para predecir la trayectoria del envejecimiento normal del cerebro. Después de validar el algoritmo con la información de 4.353 personas sanas adicionales, el equipo comparó los escáneres cerebrales de casi 5.800 personas con trastornos cerebrales con respecto a la trayectoria de envejecimiento general.

Este trabajo permitió que surgieran varias ideas. Aquellos con trastornos graves como la esquizofrenia y la demencia tenían las mayores brechas cerebrales, mientras que aquellos con trastornos del desarrollo como el TDAH y el autismo no parecían tener la edad cerebral afectada de ninguna manera. El equipo también descubrió que las regiones del cerebro que contribuían a las brechas de edad del cerebro eran las asociadas con trastornos específicos. Por ejemplo, la enfermedad de Alzheimer hace que las regiones situadas debajo de la corteza se degraden; estas mismas regiones desencadenaría la brecha de edad del cerebro medida por la IA.

El estudio también demostró que la IA es capaz de condensar datos de un gran conjunto en una base de referencia interpretable, mientras se mantiene la integridad de la información sobre regiones específicas del cerebro. Básicamente, la IA puede dilucidar cómo algunos trastornos pueden hacer que determinadas regiones del cerebro envejezcan más rápido. A su vez, esto podría ayudar a informar y orientar las opciones de tratamiento.

El papel de la genética en el envejecimiento cerebral

Por último, pero ciertamente no menos importante, el estudio también arrojó luz sobre el vínculo entre la información genética y el envejecimiento cerebral. Además de las opciones ambientales y de estilo de vida, la genética también podría desempeñar un papel en el envejecimiento cerebral acelerado.

A través del análisis, el equipo pudo demostrar que la brecha de edad del cerebro es hereditaria hasta cierto punto. También identificaron genes que probablemente contribuyan tanto a los trastornos neurológicos como a la brecha de edad cerebral. Así es como lo explican:

“Las variantes genéticas asociadas con las brechas de edad cerebral en individuos sanos se superponen en parte con las observadas en el autismo, el TDAH … [y otros]. Estos resultados sugieren mecanismos genéticos moleculares compartidos entre las brechas de edad cerebral y los trastornos cerebrales “.

Una base sólida para la investigación de la era del cerebro

Se necesita más investigación sobre el envejecimiento cerebral. Pero este estudio es una base sólida para comenzar cuando se considera su gran tamaño y lo que ha logrado. El objetivo a largo plazo es poder predecir la brecha de edad del cerebro de un individuo en función de su genética antes de la aparición de cualquier trastorno cerebral.

Y cuanta más información tengamos, mejor podremos controlar la progresión de estos trastornos y ajustar los tratamientos en consecuencia. Lo más probable es que estemos todavía muy lejos de lograrlo. Pero este estudio ha iniciado numerosos estudios a gran escala que nos ayudarán a obtener más información.

¿Qué opinas sobre la combinación de neurociencia e IA como lo hizo este estudio? ¿Te gustaría saber tu edad cerebral? ¿Qué crees que depara el futuro en esta área? ¡Háznoslo saber en los comentarios!

 

¿Listo para empezar a usar OK Doctor?