Alla Radiological Society of North America hanno sviluppato un modello di previsione dell’età cerebrale basato sull’intelligenza artificiale (AI) in grado di quantificare le deviazioni da una traiettoria di invecchiamento cerebrale sano in pazienti con lieve deterioramento cognitivo.
Lo studio è stato pubblicato a giugno su Radiology: Artificial Intelligence .
Rilevazione precoce del danno cognitivo
Secondo i ricercatori, il modello potrebbe essere utilizzato per aiutare nella diagnosi precoce del deterioramento cognitivo.
Gli individui che soffrono di decadimento cognitivo lieve amnestico (aMCI), una fase di transizione dal normale invecchiamento al morbo di Alzheimer, hanno deficit di memoria più gravi del normale per la loro età e istruzione. Tuttavia, non è abbastanza grave da influenzare la loro funzione quotidiana.
Lo studio ha coinvolto Ni Shu, Ph.D., dello State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning, Beijing Normal University, a Pechino, in Cina, insieme ad altri colleghi.
Il team ha utilizzato un approccio di apprendimento automatico per addestrare un modello di previsione dell’età cerebrale, basato sulle immagini RM pesate in T1 di 974 adulti sani di età compresa tra 49,3 e 95,4 anni.
Il modello addestrato è stato quindi applicato per stimare la differenza di età prevista dei pazienti aMCI nei set di dati della Beijing Aging Brain Rejuvenation Initiative, che includeva 616 controlli sani e 80 pazienti aMCI, e dell’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, che includeva 589 controlli sani e 144 aMCI. pazienti.
Oltre a ciò, il team ha anche esaminato le associazioni tra la differenza di età prevista e il deterioramento cognitivo, i fattori di rischio genetici, i biomarcatori patologici dell’Alzheimer e la progressione clinica nei pazienti con aMCI.
I risultati dello studio
I risultati dello studio hanno dimostrato che i pazienti aMCI avevano traiettorie di invecchiamento cerebrale distinte dalla tipica traiettoria di invecchiamento normale. I modelli di previsione dell’età cerebrale proposti sarebbero in grado di quantificare le deviazioni individuali da questa normale traiettoria.
Il team ha anche scoperto che la differenza di età prevista era fortemente legata al deterioramento cognitivo individuale dei pazienti con aMCI in domini come memoria, attenzione e funzione esecutiva.
“Il modello predittivo che abbiamo generato è stato estremamente accurato nella stima dell’età cronologica nei partecipanti sani in base solo all’aspetto delle scansioni MRI”, afferma il documento. “Al contrario, per aMCI, il modello stimava che l’età cerebrale fosse maggiore di 2,7 anni in media rispetto all’età cronologica del paziente”.
Il modello ha anche mostrato che i pazienti con aMCI progressivo soffrono di più deviazioni dal tipico invecchiamento normale rispetto ai pazienti con aMCI stabile. Attraverso l’uso di strumenti come il punteggio della differenza di età prevista e i biomarcatori per l’Alzheimer, è possibile prevedere meglio le progressioni dell’aMCI.
Combinando la differenza di età prevista con altri biomarcatori per l’Alzheimer, è possibile ottenere le migliori prestazioni per differenziare accuratamente tra aMCI progressivo e aMCI stabile.
“Questo lavoro indica che la differenza di età prevista ha il potenziale per essere un biomarcatore robusto, affidabile e computerizzato per la diagnosi precoce del deterioramento cognitivo e il monitoraggio della risposta al trattamento”, hanno affermato gli autori.
