Nowy model sztucznej inteligencji mierzy tempo starzenia mózgu
Zespół badaczy z Uniwersytetu Południowej Kalifornii opracował innowacyjny model sztucznej inteligencji, który pozwala mierzyć tempo starzenia się mózgu. Narzędzie to może stać się kluczowym elementem w lepszym zrozumieniu, zapobieganiu i leczeniu chorób neurodegeneracyjnych, takich jak demencja i choroba Alzheimera.
Po raz pierwszy naukowcy są w stanie śledzić zmiany w strukturze mózgu w sposób nieinwazyjny, analizując obrazy rezonansu magnetycznego (MRI). Przyspieszone starzenie mózgu jest ściśle powiązane z ryzykiem upośledzenia funkcji poznawczych – jak podkreśla Andrei Irimia, profesor gerontologii, inżynierii biomedycznej oraz neuronauki. Dzięki temu nowemu narzędziu możliwe jest dokładniejsze monitorowanie zdrowia mózgu zarówno w badaniach naukowych, jak i w praktyce klinicznej.
Badanie opisujące skuteczność tego modelu zostało opublikowane 24 lutego 2025 roku w prestiżowym czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences.
Biologiczny wiek mózgu a wiek metrykalny
Profesor Irimia zwraca uwagę na istotne rozróżnienie między chronologicznym wiekiem danej osoby a biologicznym wiekiem jej organizmu. Dwie osoby urodzone tego samego dnia mogą mieć zupełnie inną kondycję zdrowotną – w zależności od stylu życia, czynników genetycznych czy procesów zachodzących na poziomie komórkowym.
Dotychczasowe metody określania wieku biologicznego opierały się głównie na badaniach krwi, mierzących zjawiska epigenetyczne i metylację DNA. Jednak takie podejście jest niewystarczające w przypadku mózgu, ponieważ bariera krew-mózg uniemożliwia dokładne odwzorowanie procesów zachodzących w tkance nerwowej. Pobranie próbek bezpośrednio z mózgu człowieka w celach diagnostycznych jest natomiast niezwykle inwazyjne i niepraktyczne.
Wcześniejsze badania wykazały, że MRI może być skutecznym i nieinwazyjnym narzędziem do oceny wieku biologicznego mózgu. Poprzednie modele sztucznej inteligencji porównywały strukturę mózgu pacjentów z danymi zebranymi na podstawie tysięcy skanów MRI u osób w różnym wieku. Jednak ten jednorazowy pomiar miał swoje ograniczenia – mógł wskazać, że dany mózg wygląda na starszy niż wynikałoby to z metryki, ale nie pozwalał określić, kiedy przyspieszone starzenie nastąpiło ani w jakim tempie zachodzi.
Nowoczesna metoda pomiaru starzenia się mózgu
Nowo opracowany model oparty na trójwymiarowej konwolucyjnej sieci neuronowej (3D-CNN) pozwala na precyzyjne śledzenie tempa zmian strukturalnych mózgu. Badanie powstało we współpracy z Paulem Bogdanem, profesorem inżynierii elektrycznej i komputerowej, i opierało się na analizie ponad 3000 skanów MRI u osób o prawidłowej funkcji poznawczej.
W przeciwieństwie do wcześniejszych podejść, które bazowały na pojedynczych skanach, ten nowoczesny model umożliwia porównanie wyników z różnych okresów życia pacjenta. Dzięki temu można dokładniej określić, jak i gdzie starzenie mózgu przyspiesza lub zwalnia. Co więcej, model generuje tzw. mapy znaczenia, wskazujące konkretne obszary mózgu najbardziej podatne na procesy starzenia.
Przeprowadzone testy na grupie 104 zdrowych osób oraz 140 pacjentów z chorobą Alzheimera wykazały silną korelację między zmierzonym tempem starzenia mózgu a wynikami testów poznawczych.
Praktyczne zastosowania i przyszłość badań
Dzięki tej metodzie naukowcy mogą nie tylko dokładniej analizować zmiany zachodzące w obrębie mózgu, ale również lepiej przewidywać ryzyko rozwoju chorób neurodegeneracyjnych. Wyniki badań wskazują również, że tempo starzenia mózgu może się różnić w zależności od płci, co może tłumaczyć, dlaczego mężczyźni i kobiety mają różną podatność na schorzenia takie jak choroba Alzheimera.
Co szczególnie istotne, nowy model może pomóc we wczesnym wykrywaniu osób narażonych na przyspieszone starzenie mózgu, zanim jeszcze pojawią się u nich pierwsze objawy. To otwiera drogę do wcześniejszego wdrożenia interwencji terapeutycznych, co może zwiększyć skuteczność przyszłych metod leczenia.
Według Irimii jednym z kluczowych kierunków dalszych działań będzie możliwość określenia ryzyka rozwoju choroby Alzheimera u poszczególnych osób, co może pomóc w lepszym dostosowywaniu terapii. Chociaż obecne leki na Alzheimera nie spełniły wszystkich oczekiwań, mogą okazać się skuteczniejsze, jeśli zostaną zastosowane na wcześniejszych etapach choroby.
„Naszym celem jest opracowanie modelu, który pozwoli oszacować ryzyko Alzheimera jeszcze przed wystąpieniem objawów. Choć nie jesteśmy jeszcze na tym etapie, intensywnie nad tym pracujemy. Możliwość dokładnego prognozowania ryzyka tej choroby może być niezwykle przełomowa, zwłaszcza w kontekście rozwoju leków zapobiegających jej postępowi” – podsumował Irimia.
