A análise de quase 50.000 exames cerebrais revelou cinco padrões diferentes de atrofia cerebral ligados ao envelhecimento e a doenças neurodegenerativas. A análise também relacionou os padrões a fatores de estilo de vida, como tabagismo e consumo de álcool, bem como a marcadores genéticos e sanguíneos associados ao estado de saúde e ao risco de doenças.

O trabalho é uma “obra-prima metodológica” que pode avançar significativamente a compreensão dos investigadores sobre o envelhecimento, diz Andrei Irimia, gerontologista da Universidade do Sul da Califórnia, em Los Angeles, que não esteve envolvido no trabalho. "Antes deste estudo, sabíamos que a anatomia do cérebro muda com o envelhecimento e as doenças. Mas a nossa capacidade de captar esta interação complexa era muito mais modesta."

O estudo foi realizado em 15 de agosto emMedicina da Naturezapublicado.

Rugas no cérebro

O envelhecimento pode causar não apenas cabelos grisalhos, mas também alterações na anatomia cerebral que são visíveis nas imagens de ressonância magnética, com algumas áreas encolhendo ou sofrendo alterações estruturais ao longo do tempo. No entanto, essas transformações são sutis. “O olho humano é incapaz de perceber padrões de alterações cerebrais sistemáticas” associadas a esta degradação, diz Christos Davatzikos, especialista em imagens biomédicas da Universidade da Pensilvânia, na Filadélfia, e autor do artigo.

Estudos anteriores mostraram que o aprendizado de máquina pode extrair impressões digitais sutis do envelhecimento a partir de dados de ressonância magnética. No entanto, estes estudos eram frequentemente de âmbito limitado e geralmente incluíam dados de um número relativamente pequeno de pessoas.

Para identificar padrões mais amplos, a equipe de Davatzikos iniciou um estudo que levou cerca de oito anos para ser concluído e publicado. Eles usaram um método de aprendizado profundo chamado Surreal-GAN, que foi desenvolvido pelo primeiro autor, Zhijian Yang, enquanto ele era estudante no laboratório de Davatzikos. Os cientistas treinaram o algoritmo usando ressonâncias magnéticas cerebrais de 1.150 pessoas saudáveis ​​com idades entre 20 e 49 anos e 8.992 adultos mais velhos, incluindo muitos com deficiências cognitivas. Isto ensinou o algoritmo a reconhecer características recorrentes do envelhecimento do cérebro, permitindo-lhe construir um modelo interno de estruturas anatómicas que mudam simultaneamente, em oposição àquelas que tendem a mudar de forma independente.

Os pesquisadores então aplicaram o modelo resultante a exames de ressonância magnética de quase 50 mil pessoas que participaram de vários estudos sobre envelhecimento e saúde neurológica. Esta análise forneceu cinco padrões distintos de atrofia cerebral. Os cientistas associaram diferentes tipos de degeneração cerebral relacionada à idade a combinações dos cinco padrões, embora houvesse algumas diferenças entre pessoas com a mesma condição.

Padrões de envelhecimento

Por exemplo, a demência e o seu precursor, o comprometimento cognitivo leve, tinham ligações com três dos cinco padrões. Curiosamente, os investigadores também encontraram evidências de que os padrões que identificaram poderiam ser potencialmente usados ​​para revelar a probabilidade de mais degeneração cerebral no futuro. “Se você quiser prever a transição de um estado cognitivamente normal para um comprometimento cognitivo leve, uma coisa foi a mais presciente”, diz Davatzikos. “Em fases posteriores, adicionar um segundo [padrão] enriquece a sua previsão, o que faz sentido porque capta a propagação da patologia.” Outros padrões foram associados a doenças como Parkinson e Alzheimer, bem como uma combinação de três padrões que eram fortemente preditivos de mortalidade.

Os autores encontraram ligações claras entre padrões específicos de atrofia cerebral e vários factores fisiológicos e ambientais, incluindo consumo de álcool e tabagismo, bem como várias assinaturas genéticas e bioquímicas associadas à saúde. Davatzikos diz que estes resultados provavelmente refletem o impacto do bem-estar físico geral na saúde neurológica, uma vez que danos a outros sistemas orgânicos podem ter consequências para o cérebro.

No entanto, Davatzikos adverte que o estudo “não significa que tudo possa ser reduzido a cinco números”, e a sua equipa pretende trabalhar com conjuntos de dados que incluam uma gama mais ampla de doenças neurológicas e que tenham maior diversidade étnica e cultural.