Tecnología de estimación de edad cerebral mediante inteligencia artificial utiliza escaneos de EEG para detectar enfermedades degenerativas

El envejecimiento prematuro del cerebro puede provocar afecciones relacionadas con la edad, como deterioro cognitivo leve, demencia o enfermedad de Parkinson. La capacidad de determinar fácilmente la "edad del cerebro" podría permitir una intervención temprana en casos de envejecimiento cerebral prematuro, evitando potencialmente problemas de salud graves. Los investigadores ahora han desarrollado una técnica de inteligencia artificial (IA) capaz de estimar la edad cerebral de una persona mediante escáneres cerebrales con electroencefalograma (EEG), lo que podría hacer que la detección temprana y regular de enfermedades cerebrales degenerativas sea más accesible.

Investigadores de la Universidad de Drexel (Filadelfia, PA, EUA) emplearon un tipo de IA conocido como aprendizaje automático para medir la edad cerebral de un individuo de una manera similar a estimar la edad de una persona en función de su apariencia física. Esta medida se considera un indicador de la salud general del cerebro. Si el cerebro de un individuo parece más joven en comparación con el de otros individuos sanos de la misma edad, normalmente no genera preocupación. Sin embargo, si un cerebro parece más viejo que el de sus pares sanos de edad similar, podría indicar un envejecimiento cerebral prematuro, o una "brecha en la edad del cerebro". Tales brechas, señalan los investigadores, pueden ser el resultado de enfermedades, exposición a toxinas, mala nutrición o lesiones, y pueden aumentar la susceptibilidad a trastornos neurológicos relacionados con la edad. A pesar de la importancia de las estimaciones de la edad cerebral como marcadores de salud, no se han utilizado ampliamente en entornos sanitarios.

Normalmente, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender de imágenes de resonancia magnética de cerebros sanos para identificar características que predicen la edad cerebral de un individuo. Al ingresar numerosas imágenes de resonancia magnética de cerebros sanos en un algoritmo de aprendizaje automático junto con las edades cronológicas de esos cerebros, el algoritmo aprende a estimar la edad del cerebro de un individuo basándose en su resonancia magnética. Adaptando este enfoque, los investigadores desarrollaron un método que utiliza EEG en lugar de resonancias magnéticas. Un EEG, que registra las ondas cerebrales, es una prueba más asequible y menos invasiva que una resonancia magnética, y sólo requiere que el paciente use unos auriculares durante unos minutos. Por lo tanto, los investigadores sugieren que un programa de aprendizaje automático que pueda determinar la edad del cerebro a partir de escáneres EEG podría proporcionar una herramienta más accesible para monitorear la salud del cerebro.

"Las resonancias magnéticas del cerebro son caras y, hasta ahora, la estimación de la edad del cerebro se ha realizado sólo en laboratorios de investigación de neurociencia", afirmó John Kounios, PhD, profesor de la Universidad de Drexel que dirigió el equipo. "Pero mis colegas y yo hemos desarrollado una tecnología de aprendizaje automático para estimar la edad cerebral de una persona utilizando un sistema EEG de bajo costo".

“Se puede utilizar como una forma relativamente económica de evaluar la vulnerabilidad relacionada con la edad de un gran número de personas. Y debido a su bajo costo, una persona puede ser examinada a intervalos regulares para detectar cambios a lo largo del tiempo”, dijo Kounios. “Esto puede ayudar a probar la eficacia de los medicamentos y otras intervenciones. Y las personas sanas podrían utilizar esta técnica para probar los efectos de los cambios en el estilo de vida como parte de una estrategia general para optimizar el rendimiento cerebral”.

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Universidad de Drexel