Studien publicerades den 15 augusti i Nature Medicine

vikar i hjärnan

åldrande kan inte bara orsaka grått hår, utan också förändringar i hjärnanatomin som är synliga på magnetiska resonansavbildningsbilder, med vissa områden krymper över tid eller genomgår strukturella förändringar. Dessa omvandlingar är emellertid subtila. "Det mänskliga ögat kan inte uppfatta mönster av systematiska hjärnförändringar", säger Christos Davatzikos, specialist på biomedicinsk avbildning vid University of Pennsylvania i Philadelphia och pappersförfattare.

De tidigare studierna har visat att maskininlärning kan extrahera de subtila fingeravtryck för åldrande från MR -data. Dessa studier var emellertid ofta begränsade och inkluderade mestadels data från ett relativt litet antal människor.

För att identifiera mer långtgående mönster började Davatzikos -teamet en studie som tog cirka åtta år att slutföras och publicerades. De använde en djup inlärningsmetod som heter Surreal Gan, som utvecklades av den första författaren Zhijian Yang medan han var student i Davatzikos laboratorium. Forskarna utbildade algoritmen med hjärnmRT: er på 1 150 friska människor mellan 20 och 49 och 8 992 äldre vuxna, inklusive många med kognitiva begränsningar. Detta bidrog till algoritmen för att känna igen återkommande egenskaper hos åldrande hjärnor, så att det kan skapa en intern modell av anatomiska strukturer som förändras samtidigt, i motsats till dem som tenderar att förändras oberoende.

Forskarna använde sedan den resulterande modellen på MR -skanningar på nästan 50 000 människor som deltog i olika studier om åldrande och neurologisk hälsa. Denna analys gav fem diskreta mönster av hjärnatrofi. Forskarna kopplade olika typer av åldersrelaterad braeat med kombinationer av de fem mönstren, även om det fanns vissa skillnader mellan människor med samma sjukdom.

Mönster av åldrande

Till exempel hade demens och dess föregångare, lätt kognitiv nedsättning,

föreningar till tre av de fem mönstren. Intressant nog fann forskarna också indikationer på att mönstren de identifierar kan möjligen användas för att avslöja sannolikheten för ytterligare hjärndegeneration i framtiden. "Om du vill förutsäga övergången från ett kognitivt normalt tillstånd till den lilla kognitiva försämringen, var en mest framåtblickande," säger Davatzikos. "I senare stadier berikar tillägget av ett andra [mönster] sin förutsägelse, vilket är meningsfullt eftersom detta fångar spridningen av patologin." Andra mönster var förknippade med sjukdomar som Parkinsons och Alzheimers och en kombination av tre mönster som var starkt för dödlighet.

Författarna fann tydliga förbindelser mellan vissa mönster av hjärnatrofi och olika fysiologiska och miljömässiga faktorer, inklusive alkoholkonsumtion och rökning, samt olika genetiska och biokemiska signaturer förknippade med hälsa. Davatzikos säger att dessa resultat antagligen återspeglar effekterna av allmän fysisk välbefinnande på neurologisk hälsa, eftersom skador på andra organsystem kan få konsekvenser för hjärnan.

Davatzikos varnar emellertid för att studien "inte betyder att allt kan reduceras till fem nummer" och hans team avser att arbeta med dataposter som inkluderar ett bredare utbud av neurologiska sjukdomar och har en större etnisk och kulturell mångfald.