La IA sirve para rastrear la desviación cognitiva en cerebros envejecidos

Investigadores han desarrollado un modelo de predicción de la edad cerebral basado en inteligencia artificial (IA) para cuantificar las desviaciones de una trayectoria de envejecimiento cerebral saludable en pacientes con deterioro cognitivo leve, según un estudio publicado en Radiology: Artificial Intelligence. El modelo tiene el potencial de ayudar en la detección temprana del deterioro cognitivo a nivel individual.

El deterioro cognitivo leve amnésico es una fase de transición del envejecimiento normal a la enfermedad de Alzheimer. Las personas con  deterioro cognitivo leve amnésicoI tienen déficits de memoria que son más graves de lo normal para su edad y educación, pero no lo suficientemente graves como para afectar la función diaria.

Para el estudio, Ni Shu, del State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, en Pekín, China, y su equipo utilizaron un enfoque de aprendizaje automático para entrenar un modelo de predicción de la edad del cerebro basado en imágenes ponderadas en T1 de 974 adultos sanos de 49,3 a 95,4 años.

El modelo entrenado se aplicó para estimar la diferencia de edad pronosticada (frente a la edad real) de los pacientes con desarollo cognitivo de la Iniciativa de Rejuvenecimiento Cerebral del Envejecimiento de Pekín (616 controles sanos y 80 pacientes con desarollo cognitivo leve) y la Iniciativa de Neuroimagen de la Enfermedad de Alzheimer (589 controles sanos y 144 conjuntos de datos de pacientes con desarrollo cognitivo leve amnésico).

Los investigadores también examinaron las asociaciones entre la diferencia de edad prevista y el deterioro cognitivo, los factores de riesgo genéticos, los biomarcadores patológicos del alzhéimer y la progresión clínica en los pacientes con desarrollo cognitivo leve.

Pacientes amiloides positivo, con más diferencias de edad 

Los resultados mostraron que los pacientes con deterioro cognitivo leve amnésico tenían trayectorias de envejecimiento cerebral distintas de la trayectoria de envejecimiento normal típica, y el modelo de predicción de la edad del cerebro propuesto podría cuantificar las desviaciones individuales de la trayectoria de envejecimiento normal típica en estos pacientes. La diferencia de edad prevista se asoció significativamente con el deterioro cognitivo individual de los pacientes con desarollo cognitivo a en varios dominios, que incluyen específicamente la memoria, la atención y la función ejecutiva.

"El modelo predictivo que generamos fue muy preciso para estimar la edad cronológica en participantes sanos basándose únicamente en la apariencia de las imágenes por resonancia magnética", escribieron los investigadores. "En contraste, para el deterioro cognitivo leve amnésico, el modelo estimó que la edad del cerebro es más de 2,7 años mayor en promedio que la edad cronológica del paciente".

El modelo mostró además que los pacientes con  deterioro cognitivo leve amnésico progresivo exhiben más desviaciones del envejecimiento normal típico que los pacientes con desarrollo cognitivo leve amnésico estable, y el uso de la puntuación de diferencia de edad predicha junto con otros biomarcadores específicos de la enfermedad de Alzheimer podría predecir mejor la progresión del deterioro cognitivo leve amnésico.

Los portadores de apolipoproteína E (APOE) ε4 mostraron mayores diferencias de edad pronosticadas que los no portadores, y los pacientes amiloides positivos mostraron mayores diferencias de edad pronosticadas que los pacientes amiloides negativos.

La combinación de la diferencia de edad prevista con otros biomarcadores del alzhéimer mostró el mejor rendimiento para diferenciar el  deterioro cognitivo leve amnésico progresivo del estable. "Este trabajo indica que la diferencia de edad pronosticada tiene el potencial de ser un biomarcador robusto, confiable y computarizado para el diagnóstico temprano de deterioro cognitivo y monitorear la respuesta al tratamiento", concluyeron los autores.