Ricerche

Uno strumento unico nel suo genere può tracciare in modo non invasivo il ritmo dei cambiamenti cerebrali usando le scansioni MRI; l'invecchiamento più rapido del cervello è strettamente correlato a un rischio maggiore di compromissione cognitiva.

Un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI) misura la velocità con cui il cervello di un paziente sta invecchiando e potrebbe essere un nuovo potente strumento per comprendere, prevenire e curare il declino cognitivo e la demenza, secondo ricercatori della University of Southern California di Los Angeles (USA). Lo strumento unico nel suo genere può tracciare in modo non invasivo il ritmo dei cambiamenti cerebrali, analizzando le scansioni di risonanza magnetica (MRI).

L'invecchiamento più veloce del cervello è strettamente correlato a un rischio maggiore di compromissione cognitiva, ha affermato Andrei Irimia, professore associato di gerontologia, ingegneria biomedica, biologia quantitativa e computazionale e neuroscienze nella facoltà di gerontologia e professore in visita associato di medicina psicologica al King's College London, autore senior dello studio pubblicato su Proceedings of the National Academy of Sciences:

"Questa è una nuova misurazione che potrebbe cambiare il modo in cui trattiamo la salute del cervello, sia in laboratorio che in clinica. Sapere la velocità di invecchiamento del cervello di una persona può essere potente".

Età biologica o età cronologica del cervello?

L'età biologica è diversa dall'età cronologica di un individuo, ha detto Irimia. Due persone che hanno la stessa età in base alla loro data di nascita possono avere età biologiche molto diverse a causa del funzionamento del loro corpo e di quanto si presentano 'vecchi' i tessuti del corpo a livello cellulare.

Alcune misurazioni comuni dell'età biologica usano campioni di sangue per misurare l'invecchiamento epigenetico e la metilazione del DNA, che influenza i ruoli dei geni nella cellula. Tuttavia, la misurazione dell'età biologica dai campioni di sangue è una strategia povera per misurare l'età del cervello, ha spiegato Irimia. La barriera tra il cervello e il flusso sanguigno impedisce alle cellule del sangue di entrare nel cervello, così che un campione di sangue da un braccio non può riflettere direttamente la metilazione e altri processi legati all'invecchiamento nel cervello.

Però prelevare un campione direttamente dal cervello di un paziente è una procedura molto più invasiva, che rende impossibile misurare la metilazione del DNA e altri aspetti dell'invecchiamento del cervello direttamente dalle cellule cerebrali viventi. Ricerche precedenti di Irimia e colleghi hanno evidenziato il potenziale delle scansioni MRI di misurare in modo non invasivo l'età biologica del cervello. Il modello precedente usava l'analisi AI per confrontare l'anatomia cerebrale di un paziente con i dati compilati dalle scansioni MRI di migliaia di persone di varie età e gli esiti della salute cognitiva.

Tuttavia, la natura trasversale dell'analisi di una MRI per stimare l'età del cervello aveva importanti limiti, ha affermato. Mentre il modello precedente poteva, ad esempio, dire se il cervello di un paziente fosse 10 anni 'più vecchio' della sua età anagrafica, non poteva fornire informazioni sul fatto che quell'invecchiamento aggiuntivo si fosse verificato all'inizio o in seguito nella sua vita, né poteva indicare se l'invecchiamento del cervello stava accelerando.

Un quadro più accurato dell'invecchiamento del cervello

Una nuova rete neurale convoluzionale tridimensionale (3D-CNN, three-dimensional convolutional neural network) sviluppata di recente offre un modo più preciso per misurare come il cervello invecchia nel tempo. Creato in collaborazione con Paul Bogdan, professore associato di ingegneria elettrica e informatica e titolare di cattedra nella facoltà di ingegneria, il modello è stato formato e validato su oltre 3.000 scansioni di risonanza magnetica di adulti cognitivamente normali.

A differenza dei tradizionali approcci trasversali, che stimano l'età del cervello dalla scansione in un singolo punto temporale, questo metodo longitudinale confronta le scansioni MRI di base e successive dello stesso individuo. Di conseguenza, individua più accuratamente i cambiamenti neuroanatomici legati all'invecchiamento accelerato o decelerato. Il 3D-CNN genera anche 'mappe di salienza', che indicano le regioni cerebrali specifiche che sono più importanti per determinare il ritmo dell'invecchiamento, ha affermato Bogdan.

Quando applicato a un gruppo di 104 adulti cognitivamente sani e 140 pazienti con morbo di Alzheimer (MA), i calcoli del nuovo modello di velocità dell'invecchiamento cerebrale si sono correlati strettamente ai cambiamenti nei test della funzione cognitiva di entrambi i punti temporali.

"L'allineamento di queste misure con i risultati dei test cognitivi indica che il quadro può fungere da biomarcatore precoce del declino neurocognitivo", ha affermato Bogdan. "Inoltre, dimostra la sua applicabilità sia agli individui cognitivamente normali che a quelli con compromissione cognitiva. Il modello ha il potenziale per caratterizzare meglio sia l'invecchiamento sano che le traiettorie della malattia e il suo potere predittivo potrebbe essere applicato un giorno alla valutazione di quali trattamenti sarebbero più efficaci in base alle caratteristiche individuali".

"I tassi di invecchiamento cerebrale sono correlati in modo significativo ai cambiamenti nella funzione cognitiva", ha affermato Irimia. "Quindi, se hai un ritmo alto di invecchiamento cerebrale, hai maggiori probabilità di avere un tasso alto di degradazione nella funzione cognitiva, che include memoria, velocità esecutiva, funzione esecutiva e velocità di elaborazione. Non è solo una misura anatomica; i cambiamenti che vediamo nell'anatomia sono associati ai cambiamenti che vediamo nella cognizione di questi individui".

Guardando avanti

Nello studio, Irimia e coautori notano anche che il nuovo modello è riuscito a distinguere i diversi ritmi di invecchiamento delle varie regioni del cervello. Scavando in queste differenze - compreso il modo in cui variano in base alla genetica, all'ambiente e ai fattori dello stile di vita - potremmo trovare informazioni su come si sviluppano le diverse patologie nel cervello, ha affermato Irimia.

Lo studio ha anche dimostrato che il ritmo dell'invecchiamento cerebrale in alcune regioni differiva tra i sessi, il che potrebbe far luce sul perché uomini e donne affrontano rischi diversi per i disturbi neurodegenerativi, compreso il MA, ha aggiunto. Irimia ha affermato di essere anche entusiasta del potenziale del nuovo modello di identificare le persone con invecchiamento cerebrale più veloce del normale prima che mostrino eventuali sintomi di compromissione cognitiva.

Sebbene siano stati introdotti nuovi farmaci che puntano il MA, la loro efficacia è stata minore di quanto i ricercatori e i medici speravano, potenzialmente perché i pazienti potrebbero non partire con il farmaco fino a quando non c'è già una grande quantità di patologia di MA presente nel cervello, ha spiegato.

"Una cosa a cui il mio laboratorio è molto interessato è stimare il rischio di MA; vorremmo un giorno essere in grado di dire: 'In questo momento, sembra che questa persona abbia un rischio del 30% di  MA'. Non ci siamo ancora, ma ci stiamo lavorando", ha detto Irimia. "Penso che questo tipo di misura sarà molto utile per produrre variabili che sono prognostiche e possono aiutare a prevedere il rischio di MA. Sarebbe davvero potente, soprattutto mentre iniziamo a sviluppare farmaci potenziali per la prevenzione".