(max-width) 319px, (min-width: 1023px) 100VW, 767PX">

De analyse van bijna 50.000 hersenscans heeft vijf verschillende monsters van hersenatrofie ontdekt in verband met veroudering en neurodegeneratieve ziekten. De analyse heeft ook de patronen geassocieerd met levensstijlfactoren zoals roken en alcoholgebruik, evenals genetische en bloedgebaseerde markers geassocieerd met gezondheid en ziekteverzekeringen.

Het werk is een "methodologisch meesterwerk" dat de veroudering van de veroudering van onderzoekers aanzienlijk zou kunnen bevorderen, zegt Andrei Irimia, een gerontoloog aan de Universiteit van Zuid -Californië in Los Angeles, die niet betrokken was bij het werk. "Vóór deze studie wisten we dat de hersenanatomie verandert met veroudering en ziekte. Maar ons vermogen om deze complexe interactie vast te leggen was veel bescheidener."

De studie werd gepubliceerd op 15 augustus in Nature Medicine

vouwt in de hersenen

veroudering kan niet alleen grijs haar veroorzaken, maar ook veranderingen in de hersenanatomie die zichtbaar zijn op beeldvormende beeldvormende beelden van magnetische resonantie, waarbij sommige gebieden in de loop van de tijd krimpen of door structurele veranderingen gaan. Deze transformaties zijn echter subtiel. "Het menselijk oog is niet in staat om patronen van systematische hersenveranderingen waar te nemen", zegt Christos Davatzikos, een specialist in biomedische beeldvorming aan de Universiteit van Pennsylvania in Philadelphia en auteur van Paper.

De eerdere studies hebben aangetoond dat machine learning de subtiele vingerafdrukken van veroudering uit MRI -gegevens kan extraheren. Deze studies waren echter vaak beperkt en omvatten meestal gegevens van een relatief klein aantal mensen.

Om meer verreikende patronen te identificeren, begon het Davatzikos -team een ​​studie die ongeveer acht jaar duurde om te worden voltooid en gepubliceerd. Ze gebruikten een diepe leermethode genaamd Surreal Gan, die werd ontwikkeld door de eerste auteur Zhijian Yang terwijl hij een student was in het laboratorium van Davatzikos. De wetenschappers hebben het algoritme getraind met hersenen van hersenen van 1.150 gezonde mensen tussen de 20 en 49 en 8.992 oudere volwassenen, waaronder veel met cognitieve beperkingen. Dit heeft bijgedragen aan het algoritme om terugkerende kenmerken van verouderende hersenen te herkennen, zodat het een intern model van anatomische structuren zou kunnen creëren die tegelijkertijd veranderen, in tegenstelling tot degenen die de neiging hebben onafhankelijk te veranderen.

De onderzoekers passen vervolgens het resulterende model toe op MRI -scans van bijna 50.000 mensen die deelnamen aan verschillende onderzoeken naar veroudering en neurologische gezondheid. Deze analyse bood vijf afzonderlijke patronen van hersenatrofie. De wetenschappers verbonden verschillende soorten leeftijdsgerelateerde braingeating met combinaties van de vijf patronen, hoewel er enkele verschillen waren tussen mensen met dezelfde ziekte.

Patroon van veroudering

Dementie en zijn voorloper, lichte cognitieve stoornissen, hadden bijvoorbeeld

verbindingen tot drie van de vijf patronen. Interessant is dat de onderzoekers ook aanwijzingen vonden dat de patronen die ze identificeren mogelijk kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid van verdere hersendegeneratie in de toekomst te ontdekken. "Als u de overgang van een cognitief normale toestand naar de lichte cognitieve stoornissen wilt voorspellen, was men het meest vooruit," zegt Davatzikos. "In latere stadia verrijkt de toevoeging van een tweede [patroon] zijn voorspelling, wat logisch is omdat dit de verspreiding van de pathologie vastlegt." Andere patronen werden geassocieerd met ziekten zoals Parkinson en Alzheimer en een combinatie van drie patronen die sterk voor sterfte waren.

De auteurs vonden duidelijke verbindingen tussen bepaalde patronen van hersenatrofie en verschillende fysiologische en omgevingsfactoren, waaronder alcoholgebruik en roken, evenals verschillende genetische en biochemische handtekeningen geassocieerd met gezondheid. Davatzikos zegt dat deze resultaten waarschijnlijk de effecten weerspiegelen van algemene fysieke putten op neurologische gezondheid, omdat schade aan andere orgaansystemen gevolgen kunnen hebben voor de hersenen.

Davatzikos waarschuwt echter dat de studie "niet betekent dat alles kan worden teruggebracht tot vijf cijfers" en zijn team is van plan om te werken met gegevensrecords met een breder scala aan neurologische aandoeningen en een grotere etnische en culturele diversiteit heeft.