Viis võimalust, kuidas aju vananeda: 50 000 skaneerimist näitavad potentsiaalset kahjustusmustrit.

Viis võimalust, kuidas aju vananeda: 50 000 skaneerimist näitavad potentsiaalset kahjustusmustrit.
Ligi 50 000 aju skaneerimise analüüs on katnud vananemise ja neurodegeneratiivsete haigustega aju atroofia viit erinevat proovi. Analüüs on seostanud ka elustiilifaktoritega nagu suitsetamine ja alkoholitarbimine, samuti geneetilised ja verepõhised markerid, mis on seotud tervise ja haiguse riskiga.
Töö on "metoodiline meistriteos", mis võib teadlaste vananemise vananemist märkimisväärselt edendada, ütles Los Angelese Lõuna -California ülikooli gerontoloog Andrei Irimia, kes ei olnud tööga seotud. "Enne seda uuringut teadsime, et aju anatoomia muutub vananemise ja haigustega. Kuid meie võime seda keerulist interaktsiooni tabada oli palju tagasihoidlikum."
Uuring avaldati 15. augustil Nature Medicine
voldid ajus
Vananemine ei põhjusta mitte ainult halli juukseid, vaid ka aju anatoomia muutusi, mis on nähtavad magnetresonantstomograafia kujutistel, kusjuures mõned alad kahanevad aja jooksul või läbivad struktuurimuutused. Need teisendused on siiski peened. "Inimsilm ei suuda tajuda süstemaatiliste aju muutuste mustreid," ütles Philadelphias Pennsylvania ülikooli biomeditsiinilise pildistamise spetsialist Christos Davatzikos ja paberi autor.
Varasemad uuringud on näidanud, et masinõpe võib MRI andmetest vananemise peeneid sõrmejälgi kaevandada. Kuid need uuringud olid sageli piiratud ja sisaldasid enamasti suhteliselt väikese arvu inimeste andmeid.
Kaugemate mustrite tuvastamiseks alustas Davatzikose meeskond uuringut, mille täitmiseks ja avaldamiseks kulus umbes kaheksa aastat. Nad kasutasid sügava õppimismeetodit nimega Surreal Gan, mille töötas välja esimene autor Zhijian Yang, kui ta oli Davatmazikose laboris tudeng. Teadlased koolitasid algoritmi Aju MRT -dega, milles oli 1150 tervet inimest vanuses 20–49 ja 8992 vanemat täiskasvanut, sealhulgas paljudel kognitiivsete piirangutega. See aitas kaasa algoritmile vananevate ajude korduvate tunnuste äratundmiseks, nii et see võiks luua samal ajal muutuva anatoomiliste struktuuride sisemudeli, vastupidiselt neile, kes kipuvad iseseisvalt muutuma.
Seejärel rakendasid teadlased saadud mudelit peaaegu 50 000 inimese MRT -skaneerimisel, kes osalesid erinevates vananemise ja neuroloogilise tervise uuringutes. See analüüs andis viis diskreetset aju atroofiat. Teadlased seostasid erinevat tüüpi vanusega seotud braingut, mis oli viie mustri kombinatsioonidega, ehkki sama haigusega inimeste vahel oli mõningaid erinevusi.
vananemise muster
Näiteks oli dementsuse ja selle eelkäija kerge kognitiivse häirega ühendid viiest mustrist kolm. Huvitav on see, et teadlased leidsid ka märke, et nende tuvastatud mustreid võiks kasutada tulevikus aju edasise degeneratsiooni tõenäosuse paljastamiseks. "Kui soovite ennustada üleminekut kognitiivselt normaalsest seisundist kergele kognitiivsesse häiresse, oli üks kõige tulevikus," ütleb Davatzikos. "Hilisemates etappides rikastab teise [mustri] lisamine selle ennustust, mis on mõistlik, kuna see haarab patoloogia leviku." Teisi mustreid seostati selliste haigustega nagu Parkinsoni ja Alzheimeri tõve ja kolme mustri kombinatsioon, mis olid tugevalt suremuse tõttu.Autorid leidsid selgeid seoseid aju atroofia teatud mustrite ning mitmesuguste füsioloogiliste ja keskkonnategurite vahel, sealhulgas alkoholitarbimine ja suitsetamine, samuti mitmesugused tervisega seotud geneetilised ja biokeemilised allkirjad. Davatzikos väidab, et need tulemused kajastavad tõenäoliselt üldise füüsilise kaevu mõju neuroloogilisele tervisele, kuna teiste elundisüsteemide kahjustused võivad olla ajule.
Davatzikos hoiatab siiski, et uuring "ei tähenda, et kõike saaks vähendada viie numbriga" ja tema meeskond kavatseb töötada andmerekordiga, mis hõlmab laiemat neuroloogiliste haiguste valikut ning millel on suurem etniline ja kultuuriline mitmekesisus.
-
yang, z. et al. Nature Med . https://doi.org/10.1038/S41591-024-03144-X (2024).
allalaadimine ". = "Vale" roll = "img" aria-hidden = "true" class = "u-icon">