Un nuevo modelo de inteligencia artificial mide qué tan rápido envejece el cerebro de un paciente y podría ser una nueva herramienta poderosa para comprender, prevenir y tratar el deterioro cognitivo y la demencia, según investigadores de la USC.
por la Universidad del Sur de California
La primera herramienta de su tipo puede rastrear de forma no invasiva el ritmo de los cambios cerebrales mediante el análisis de imágenes por resonancia magnética (IRM).
Un envejecimiento cerebral más rápido se correlaciona estrechamente con un mayor riesgo de deterioro cognitivo, dijo Andrei Irimia, profesor asociado de gerontología, ingeniería biomédica , biología cuantitativa y computacional y neurociencia en la Escuela de Gerontología Leonard Davis de la USC y profesor asociado visitante de medicina psicológica en el King’s College de Londres.
«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. «Saber a qué velocidad envejece el cerebro puede ser una herramienta muy útil».
Irimia es el autor principal del estudio que describe el nuevo modelo y su poder predictivo; el estudio fue publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences .
Edad biológica del cerebro versus edad cronológica
La edad biológica es distinta a la edad cronológica de un individuo, dijo Irimia. Dos personas que tienen la misma edad según su fecha de nacimiento pueden tener edades biológicas muy diferentes debido a lo bien que funciona su cuerpo y a lo «viejos» que parecen ser los tejidos del cuerpo a nivel celular.
Algunas medidas habituales de la edad biológica utilizan muestras de sangre para medir el envejecimiento epigenético y la metilación del ADN, que influye en el papel de los genes en la célula. Sin embargo, medir la edad biológica a partir de muestras de sangre es una estrategia deficiente para medir la edad del cerebro, explicó Irimia.
La barrera entre el cerebro y el torrente sanguíneo impide que las células sanguíneas pasen al cerebro, de modo que una muestra de sangre del brazo no refleja directamente la metilación y otros procesos relacionados con el envejecimiento en el cerebro.
Por el contrario, tomar una muestra directamente del cerebro de un paciente es un procedimiento mucho más invasivo, lo que hace inviable medir la metilación del ADN y otros aspectos del envejecimiento cerebral directamente de las células cerebrales humanas vivas.
Investigaciones anteriores de Irimia y sus colegas destacaron el potencial de las imágenes por resonancia magnética para medir de forma no invasiva la edad biológica del cerebro. El modelo anterior utilizó el análisis de IA para comparar la anatomía cerebral de un paciente con datos recopilados a partir de imágenes por resonancia magnética de miles de personas de distintas edades y con distintos resultados de salud cognitiva.
Sin embargo, la naturaleza transversal del análisis de una resonancia magnética para estimar la edad cerebral tenía importantes limitaciones, dijo. Si bien el modelo anterior podía, por ejemplo, determinar si el cerebro de un paciente era diez años «más viejo» que su edad cronológica, no podía proporcionar información sobre si ese envejecimiento adicional se produjo antes o después en su vida, ni podía indicar si el envejecimiento cerebral se estaba acelerando.
Una imagen más precisa del envejecimiento cerebral
Una red neuronal convolucional tridimensional (3D-CNN) recientemente desarrollada ofrece una forma más precisa de medir cómo envejece el cerebro con el tiempo.
Creado en colaboración con Paul Bogdan, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática y titular de la Cátedra Jack Munushian de Carrera Temprana en la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC, el modelo fue entrenado y validado en más de 3.000 exploraciones de resonancia magnética de adultos cognitivamente normales.
A diferencia de los enfoques transversales tradicionales, que estiman la edad cerebral a partir de una exploración en un único momento, este método longitudinal compara exploraciones de resonancia magnética iniciales y de seguimiento del mismo individuo.
Como resultado, se pueden identificar con mayor precisión los cambios neuroanatómicos asociados con el envejecimiento acelerado o desacelerado. La 3D-CNN también genera «mapas de relevancia» interpretables, que indican las regiones cerebrales específicas que son más importantes para determinar el ritmo del envejecimiento, dijo Bogdan.
Cuando se aplicó a un grupo de 104 adultos cognitivamente sanos y 140 pacientes con enfermedad de Alzheimer, los cálculos del nuevo modelo sobre la velocidad del envejecimiento cerebral se correlacionaron estrechamente con los cambios en las pruebas de función cognitiva realizadas en ambos momentos.
«La alineación de estas medidas con los resultados de las pruebas cognitivas indica que el marco puede servir como un biomarcador temprano del deterioro neurocognitivo», dijo Bogdan. «Además, demuestra su aplicabilidad tanto en individuos cognitivamente normales como en aquellos con deterioro cognitivo».
Agregó que el modelo tiene el potencial de caracterizar mejor tanto el envejecimiento saludable como las trayectorias de las enfermedades, y su poder predictivo podría algún día aplicarse para evaluar qué tratamientos serían más efectivos en función de las características individuales.
«Las tasas de envejecimiento cerebral están correlacionadas significativamente con los cambios en la función cognitiva», dijo Irimia. «Por lo tanto, si tienes una alta tasa de envejecimiento cerebral, es más probable que tengas una alta tasa de degradación en la función cognitiva, incluyendo la memoria, la velocidad ejecutiva, la función ejecutiva y la velocidad de procesamiento. No es sólo una medida anatómica; los cambios que vemos en la anatomía están asociados con los cambios que vemos en la cognición de estos individuos».
Mirando hacia el futuro
En el estudio, Irimia y sus coautores también destacan cómo el nuevo modelo fue capaz de distinguir diferentes tasas de envejecimiento en varias regiones del cerebro. Profundizar en estas diferencias, incluida la forma en que varían en función de la genética, el entorno y los factores del estilo de vida, podría proporcionar información sobre cómo se desarrollan diferentes patologías en el cerebro, afirmó Irimia.
El estudio también demostró que el ritmo del envejecimiento cerebral en ciertas regiones difiere entre los sexos, lo que podría arrojar luz sobre por qué hombres y mujeres enfrentan diferentes riesgos de trastornos neurodegenerativos, incluido el Alzheimer, agregó.
Irimia dijo que también está entusiasmado por el potencial del nuevo modelo para identificar a las personas con un envejecimiento cerebral más rápido de lo normal antes de que muestren cualquier síntoma de deterioro cognitivo.
Si bien se han introducido nuevos medicamentos dirigidos contra el Alzheimer, su eficacia ha sido menor que la que los investigadores y los médicos esperaban, posiblemente porque los pacientes podrían no comenzar a tomar el medicamento hasta que ya haya una gran cantidad de patología de Alzheimer presente en el cerebro, explicó.
«Una cosa que interesa mucho a mi laboratorio es calcular el riesgo de padecer Alzheimer. Nos gustaría algún día poder decir: ‘En este momento, parece que esta persona tiene un 30% de riesgo de padecer Alzheimer’. Todavía no hemos llegado a ese punto, pero estamos trabajando en ello», afirmó Irimia.
«Creo que este tipo de medida será muy útil para generar variables que sean pronósticas y puedan ayudar a predecir el riesgo de padecer Alzheimer. Eso sería realmente poderoso, especialmente ahora que comenzamos a desarrollar posibles medicamentos para la prevención».
Más información: Irimia, Andrei et al, Aprendizaje profundo para cuantificar el ritmo del envejecimiento cerebral en relación con los cambios neurocognitivos, Actas de la Academia Nacional de Ciencias (2025). DOI: 10.1073/pnas.2413442122 . doi.org/10.1073/pnas.2413442122
