Analiza prawie 50 000 skanów mózgu ujawniła pięć różnych wzorców atrofii mózgu powiązanych ze starzeniem się i chorobami neurodegeneracyjnymi. W analizie powiązano także wzorce z czynnikami stylu życia, takimi jak palenie i spożycie alkoholu, a także markerami genetycznymi i krwiopochodnymi powiązanymi ze stanem zdrowia i ryzykiem chorób.

Praca ta jest „arcydziełem metodologicznym”, które może znacznie pogłębić wiedzę badaczy na temat starzenia się, mówi Andrei Irimia, gerontolog z Uniwersytetu Południowej Kalifornii w Los Angeles, który nie był zaangażowany w prace. „Przed tym badaniem wiedzieliśmy, że anatomia mózgu zmienia się wraz ze starzeniem się i chorobą. Jednak nasza zdolność do uchwycenia tej złożonej interakcji była znacznie skromniejsza”.

Badanie przeprowadzono 15 sierpnia brMedycyna Naturyopublikowany.

Zmarszczki w mózgu

Starzenie się może powodować nie tylko siwienie włosów, ale także zmiany w anatomii mózgu widoczne na obrazach rezonansu magnetycznego, przy czym niektóre obszary kurczą się lub z czasem ulegają zmianom strukturalnym. Jednak te transformacje są subtelne. „Oko ludzkie nie jest w stanie dostrzec wzorców systematycznych zmian w mózgu” związanych z tą degradacją, mówi Christos Davatzikos, specjalista obrazowania biomedycznego na Uniwersytecie Pensylwanii w Filadelfii i autor artykułu.

Poprzednie badania wykazały, że uczenie maszynowe może wyodrębnić subtelne ślady starzenia się z danych MRI. Jednakże badania te miały często ograniczony zakres i zazwyczaj obejmowały dane od stosunkowo niewielkiej liczby osób.

Aby zidentyfikować szersze wzorce, zespół Davatzikosa rozpoczął badanie, którego ukończenie i opublikowanie zajęło około ośmiu lat. Wykorzystali metodę głębokiego uczenia się o nazwie Surreal-GAN, którą opracował pierwszy autor Zhijian Yang, gdy był on studentem w laboratorium Davatzikosa. Naukowcy przeszkolili algorytm za pomocą rezonansu magnetycznego mózgu 1150 zdrowych osób w wieku od 20 do 49 lat i 8992 starszych osób dorosłych, w tym wielu z zaburzeniami poznawczymi. Nauczyło to algorytm rozpoznawać powtarzające się cechy starzejącego się mózgu, co pozwoliło mu zbudować wewnętrzny model struktur anatomicznych, które zmieniają się jednocześnie, w przeciwieństwie do tych, które mają tendencję do zmiany się niezależnie.

Następnie badacze zastosowali uzyskany model do skanów MRI prawie 50 000 osób uczestniczących w różnych badaniach dotyczących starzenia się i zdrowia neurologicznego. Analiza ta dostarczyła pięciu odrębnych wzorców atrofii mózgu. Naukowcy powiązali różne typy zwyrodnienia mózgu związanego z wiekiem z kombinacjami pięciu wzorców, chociaż istniały pewne różnice między osobami z tą samą chorobą.

Wzorce starzenia się

Na przykład demencja i jej poprzednik, łagodne zaburzenia poznawcze, mają powiązania z trzema z pięciu wzorców. Co ciekawe, naukowcy znaleźli również dowody na to, że zidentyfikowane przez nich wzorce można potencjalnie wykorzystać do ujawnienia prawdopodobieństwa dalszej degeneracji mózgu w przyszłości. „Jeśli chcesz przewidzieć przejście od normalnego stanu poznawczego do łagodnego upośledzenia funkcji poznawczych, jedna rzecz jest najbardziej przewidywalna” – mówi Davatzikos. „Na późniejszych etapach dodanie drugiego [wzoru] wzbogaca przewidywania, co ma sens, ponieważ pozwala uchwycić rozprzestrzenianie się patologii”. Inne wzorce powiązano z chorobami takimi jak choroba Parkinsona i Alzheimera, a także kombinację trzech wzorców, które silnie przewidywały śmiertelność.

Autorzy odkryli wyraźne powiązania między określonymi wzorcami atrofii mózgu a różnymi czynnikami fizjologicznymi i środowiskowymi, w tym spożyciem alkoholu i paleniem, a także różnymi cechami genetycznymi i biochemicznymi związanymi ze zdrowiem. Davatzikos twierdzi, że wyniki te prawdopodobnie odzwierciedlają wpływ ogólnego samopoczucia fizycznego na zdrowie neurologiczne, ponieważ uszkodzenie innych układów narządów może mieć konsekwencje dla mózgu.

Davatzikos ostrzega jednak, że badanie „nie oznacza, że ​​wszystko można sprowadzić do pięciu liczb”, a jego zespół zamierza pracować ze zbiorami danych obejmującymi szerszy zakres chorób neurologicznych oraz charakteryzujących się większym zróżnicowaniem etnicznym i kulturowym.