Un gruppo di ricercatori ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale capace di stimare l’età biologica apparente di singole regioni del cervello attraverso l’analisi di immagini ottenute mediante risonanza magnetica strutturale. La ricerca, pubblicata sulla rivista scientifica Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) con il titolo “Deep learning maps local brain aging in relation to cognition across human adulthood”, introduce un approccio differente rispetto ai modelli tradizionali di brain age prediction, che producono generalmente un’unica stima dell’età cerebrale complessiva. La nuova metodologia consente invece di costruire mappe regionali dell’invecchiamento, identificando differenze tra strutture anatomiche appartenenti allo stesso individuo. Tra i risultati osservati emerge una tendenza dell’emisfero destro a presentare valori di età cerebrale stimata superiori a quelli dell’emisfero sinistro, suggerendo che i processi di invecchiamento non si distribuiscano in maniera uniforme nelle diverse aree del sistema nervoso centrale.
Il modello utilizza tecniche di apprendimento profondo per individuare caratteristiche anatomiche associate all’età nelle immagini di risonanza magnetica. L’algoritmo analizza le informazioni strutturali disponibili e restituisce una stima locale, che può essere confrontata con l’età anagrafica della persona esaminata. La differenza tra età predetta ed età cronologica permette di individuare regioni che mostrano caratteristiche compatibili con un invecchiamento apparentemente accelerato o rallentato. La rappresentazione spaziale dei risultati consente di distinguere situazioni che potrebbero risultare meno evidenti utilizzando esclusivamente una media riferita all’intero cervello. Il confronto tra emisferi assume particolare interesse perché evidenzia un’asimmetria che non può essere descritta adeguatamente da un singolo indicatore numerico. L’età calcolata dall’algoritmo rappresenta tuttavia una misura statistica delle caratteristiche anatomiche, non una determinazione diretta dell’età biologica dei neuroni.
L’analisi ha inoltre evidenziato differenze nella distribuzione regionale dell’età apparente tra persone con capacità cognitive conservate e soggetti che presentano deterioramento cognitivo o malattia di Alzheimer. Nei partecipanti con compromissione cognitiva risultano più diffuse le regioni caratterizzate da valori di invecchiamento accelerato, con alterazioni particolarmente rilevanti nelle aree frontali e temporali. La possibilità di individuare configurazioni anatomiche differenti potrebbe contribuire allo studio delle relazioni tra trasformazioni cerebrali, funzioni cognitive e progressione delle patologie neurodegenerative. Le mappe regionali possono infatti offrire informazioni aggiuntive rispetto a una valutazione globale, permettendo di esaminare in quali strutture si concentrino maggiormente i cambiamenti.
Il sistema resta uno strumento di ricerca e non costituisce un esame diagnostico autonomo per l’Alzheimer o per altre condizioni neurologiche. Le differenze rilevate richiedono una valutazione nel contesto delle caratteristiche individuali e dei dati clinici disponibili, mentre ulteriori studi dovranno stabilire la capacità predittiva del metodo e la sua eventuale utilità nel monitoraggio longitudinale. Il risultato principale riguarda la possibilità di descrivere l’invecchiamento cerebrale con una risoluzione anatomica superiore, superando l’idea che l’età apparente del cervello possa essere rappresentata completamente da un unico valore.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)