Inteligencia artificial para calcular el riesgo de alzhéimer según la edad del cerebro

Ahora, un nuevo modelo de inteligencia artificial (IA) que analiza imágenes cerebrales de resonancia magnética (RM) desarrollado por investigadores de la Universidad del Sur de California (USC) podría usarse para capturar con precisión el deterioro cognitivo relacionado con enfermedades neurodegenerativas como el alzhéimer mucho antes que los métodos anteriores.

El envejecimiento cerebral se considera un biomarcador fiable del riesgo de padecer enfermedades neurodegenerativas. Dicho riesgo aumenta cuando el cerebro de una persona presenta características que parecen más viejas de lo esperado para alguien de su edad. Aprovechando la capacidad de aprendizaje profundo del novedoso modelo de IA desarrollado por el equipo para analizar los escáneres, los investigadores pueden detectar marcadores sutiles de la anatomía cerebral que, de otro modo, serían muy difíciles de detectar y que se correlacionan con el deterioro cognitivo. Sus hallazgos, publicados el pasado 2 de enero en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences, ofrecen una visión sin precedentes de la cognición humana.

“Nuestro estudio aprovecha el poder del aprendizaje profundo para identificar las áreas del cerebro que están envejeciendo de manera que reflejan un deterioro cognitivo que puede conducir al alzhéimer”, explica Andrei Irimia, profesor asistente de Gerontología, Ingeniería Biomédica, Biología Cuantitativa y Computacional y Neurociencia en la USC y autor correspondiente del estudio.

“Las personas envejecen a ritmos diferentes, y lo mismo ocurre con los tipos de tejidos del organismo. Lo sabemos coloquialmente cuando decimos: ‘Fulano tiene 40 años, pero aparenta 30’. La misma idea se aplica al cerebro. El cerebro de una persona de 40 años puede parecer tan joven como el de una de 30, o tan viejo como el de una de 60″, comenta el investigador.

Mayor precisión gracias a la inteligencia artificial

Irimia y su equipo cotejaron las resonancias magnéticas cerebrales de 4.681 participantes cognitivamente normales, algunos de los cuales desarrollaron deterioro cognitivo o enfermedad de Alzheimer en etapas posteriores de su vida.

Con estos datos, crearon un modelo de inteligencia artificial denominado red neuronal para predecir la edad de los participantes a partir de sus resonancias magnéticas cerebrales. En primer lugar, los investigadores entrenaron la red para que produjera mapas anatómicos detallados del cerebro que revelaran patrones de envejecimiento específicos de cada sujeto. A continuación, compararon las edades cerebrales percibidas (biológicas) con las edades reales (cronológicas) de los participantes en el estudio. Cuanto mayor era la diferencia entre ambas, peores eran las puntuaciones cognitivas de los participantes, que reflejan el riesgo de padecer alzhéimer.

Los resultados muestran que el modelo desarrollado por el equipo puede predecir la edad (cronológica) real de los participantes cognitivamente normales con un error absoluto medio de 2,3 años, lo que supone aproximadamente un año más de precisión que un modelo reconocido ya existente para la estimación de la edad cerebral que utilizaba una arquitectura de red neuronal diferente.

“La inteligencia artificial interpretable puede convertirse en una poderosa herramienta para evaluar el riesgo de padecer alzhéimer y otras enfermedades neurocognitivas”, afirma Irimia, que también es profesor en la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC y en la Facultad de Letras, Artes y Ciencias Dornsife de la USC. “Cuanto antes podamos identificar a las personas con alto riesgo de padecer alzhéimer, antes podrán intervenir los médicos con opciones de tratamiento, seguimiento y control de la enfermedad. Lo que hace especialmente poderosa a la IA es su capacidad para captar características sutiles y complejas del envejecimiento que otros métodos no pueden y que son clave para identificar el riesgo de una persona muchos años antes de que desarrolle la enfermedad”, agrega.

El cerebro envejece de forma diferente según el sexo

El nuevo modelo también revela diferencias según el sexo en la forma en que el envejecimiento varía en las distintas regiones cerebrales. Ciertas partes del cerebro envejecen más rápido en los hombres que en las mujeres, y viceversa.

Los varones, que presentan un mayor riesgo de sufrir discapacidad motora debido a la enfermedad de Parkinson, experimentan un envejecimiento más rápido en la corteza motora del cerebro. Los hallazgos también muestran que, entre las mujeres, el envejecimiento típico puede ser relativamente más lento en el hemisferio derecho del cerebro.

Un campo de estudio prometedor para la medicina personalizada

Las aplicaciones de este trabajo van mucho más allá de la evaluación del riesgo de enfermedad. El profesor Irimia imagina un mundo en el que los novedosos métodos de aprendizaje profundo desarrollados como parte del estudio se utilicen para ayudar a las personas a comprender a qué velocidad están envejeciendo en general. “Una de las aplicaciones más importantes de nuestro trabajo es su potencial para allanar el camino a las intervenciones personalizadas que abordan los patrones de envejecimiento únicos de cada individuo”, destaca.

“A muchas personas les interesaría conocer su verdadero ritmo de envejecimiento. La información podría darnos pistas sobre distintos cambios en el estilo de vida o intervenciones que una persona podría adoptar para mejorar su salud y bienestar generales. Nuestros métodos podrían utilizarse para diseñar planes de tratamiento centrados en el paciente y mapas personalizados del envejecimiento cerebral que podrían interesar a personas con diferentes necesidades y objetivos de salud”, concluye el investigador.

Referencia científica:

‘Anatomically interpretable deep learning of brain age captures domain-specific cognitive impairment’. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2023. DOI: 10.1073/pnas.2214634120