Разница в возрасте мозга
Старение является фактором риска развития многих заболеваний, включая болезнь Альцгеймера (БА). Хотя ученые добились определенного прогресса в понимании физиологии старения и его связи с БА и связанными с ней расстройствами, наше понимание остается неполным (мягко говоря). Возможно, в настоящее время цивилизация переживает «бум» искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Исследователи сейчас используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для того, чтобы расширить наши представления о старении и связанных со старением заболеваниях.
«Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) могут помочь нам лучше понять эти заболевания и само старение, используя биологические данные из мозга или других источников для создания связки между возрастом и биологическими данными».
В новой редакционной статье исследователи Джейон Ли, Лиланд Р. Барнард и Дэвид Т. Джонс из клиники Майо в Рочестере, штат Миннесота, обсуждают недавно проведенное ими исследование и рассматривают потенциал ИИ для революционного изменения области гериатрии. Их редакционная статья была опубликована в журнале «Aging», том 15, выпуск 8, 3 апреля 2023 года, под названием «Искусственный интеллект и стареющий разум».
Исследование
В недавнем исследовании 2022 года Ли, Барнард, Джонс и остальные члены их команды разработали модели прогнозирования возраста мозга на основе сверточных нейронных сетей, используя большую коллекцию данных магнитно-резонансной томографии мозга (МРТ) и позитронно-эмиссионной томографии мозга с фтордезоксиглюкозой (ФДГ-ПЭТ) у людей в возрасте от 26 до 98 лет. В выборке когнитивно нормальных людей модели ИИ показали точную оценку возраста мозга, средняя абсолютная ошибка (MAE; единица измерения — годы) составила 3,08±0,14 для модели на основе ФДГ и 3,49±0,16 для модели на основе МРТ.
Команда обнаружила, что в когортах с нейродегенеративными заболеваниями — включая легкое когнитивное расстройство (MCI), БА, фронтотемпоральную деменцию (FTD) и деменцию с тельцами Леви (DLB) — оценивается более высокий разрыв в возрасте мозга (разница между биологическим и хронологическим возрастом), чем в нормальных контрольных группах. Разрыв в возрасте мозга был тесно связан с патологическим уровнем белка тау и результатами когнитивных тестов. Этот разрыв также показал продольную прогностическую способность для когнитивного снижения при заболеваниях, связанных с AD.
«Интересно, что паттерны визуализации мозга, создающие возрастные разрывы мозга при БА, показали большее сходство с нормальным старением, чем при других нейродегенеративных синдромах, предполагая, что БА может быть более похожа на ускоренное представление биологического старения, чем другие».
Заключение и выводы
Исследование, проведенное Ли, Барнардом, Джонсом и их командой с использованием моделей прогнозирования возраста мозга на основе нейронных сетей, показало многообещающие результаты в точной оценке возраста мозга и выявлении различий между нормальным старением и нейродегенеративными заболеваниями. Однако авторы редакционной статьи отмечают, что вариации в данных делают создание единого языка, используемого для сравнения и сопоставления больших объемов данных, очень сложным.
«Хотя для определения его клинической пользы необходимы дополнительные исследования и оптимизация, изучение возраста мозга имеет большой потенциал как инструмент для понимания старения мозга и возрастных заболеваний.»
В заключение следует отметить, что старение — это сложный процесс, который повышает риск развития болезни Альцгеймера и различных заболеваний. Последние достижения в области искусственного интеллекта и технологий машинного обучения открывают новые возможности для лучшего понимания глубинных механизмов старения и связанных со старением заболеваний. Эти исследования открывают захватывающие возможности для будущего гериатрической помощи и улучшения жизни стареющего населения. Поскольку технологии продолжают развиваться, вполне вероятно, что мы получим дальнейшее представление о старении через разрыв в возрасте мозга, что в конечном итоге приведет к улучшению профилактики, диагностики и лечения.
«Тот факт, что возрастной разрыв мозга является комплексной и интуитивной мерой тяжести заболевания с использованием биологических данных, которые уже получают в клинической практике, делает его привлекательным биомаркером для дальнейшего развития для клинического использования [8]».
