Yapay zeka beynin yaşlanma hızını ölçüyor

Yaşlanmanın belirlenmesinde kullanılabilecek araçlar arasına artık yapay zeka da ekleniyor. ' PNAS ' dergisinde yayımlanan bir araştırma, bir kişinin beyninin ne kadar hızlı yaşlandığını ölçen ve bilişsel gerileme ve bunamayı anlamak, önlemek ve tedavi etmek için yeni bir araç olabilecek yeni bir yapay zeka modeli sunuyor.

Kaliforniya Üniversitesi, San Francisco'daki bir ekip tarafından tasarlanan araç, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) kullanarak beyindeki değişikliklerin hızını invaziv olmayan bir şekilde izleyebiliyor. Andrei Irimia , beynin daha hızlı yaşlanmasının bilişsel gerileme riskinin daha yüksek olmasıyla yakından ilişkili olduğunu belirtiyor.

"Yapay zeka, hem araştırma laboratuvarlarında hem de kliniklerde beyin sağlığını izleme şeklimizi değiştirebilir" diyor. Beynin ne kadar hızlı yaşlandığını bilmek çok faydalı bir araç olabilir.

Bireyin biyolojik yaşı kronolojik yaşından farklıdır. Doğum tarihleri ​​aynı olan iki kişinin, vücutlarının ne kadar iyi çalıştığına ve vücut dokularının hücresel düzeyde ne kadar "yaşlı" göründüğüne bağlı olarak biyolojik yaşları çok farklı olabilir.

Biyolojik yaşı değerlendirmek için yapılan bazı testlerde, hücredeki genlerin rolünü etkileyen epigenetik yaşlanma ve DNA metilasyonu ölçülmek üzere kan örnekleri kullanılır. Ancak Irimia, kan örneklerinden biyolojik yaşın ölçülmesinin beyin yaşını ölçmek için zayıf bir strateji olduğunu açıkladı.

Aynı bireyin zaman içindeki MRI taramalarını karşılaştıran bu yeni 3D-CNN sinir ağı modeliyle beyin yaşlanması daha doğru bir şekilde ölçülebiliyor. Geleneksel yöntemlerden farklı olarak bu yaklaşım, hızlanmış veya yavaşlamış yaşlanmayla ilişkili nöroanatomik değişiklikleri belirliyor ve beynin önemli bölgelerini vurgulayan haritalar oluşturuyor.

104 bilişsel olarak sağlıklı yetişkin ve 140 Alzheimer hastasından oluşan bir gruba uygulandığında, yeni modelin beyin yaşlanma hızına ilişkin tahminleri, her iki zaman noktasında gerçekleştirilen bilişsel işlev testlerindeki değişikliklerle yakından ilişkiliydi.

Bogdan, "Bu ölçümlerin bilişsel test sonuçlarıyla uyumlu hale getirilmesi, çerçevenin nörobilişsel gerilemenin erken bir biyobelirteci olarak hizmet edebileceğini gösteriyor" dedi. "Ayrıca hem bilişsel olarak normal bireylerde hem de bilişsel bozukluğu olan bireylerde uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır."

Modelin hem sağlıklı yaşlanmayı hem de hastalık gidişatını daha iyi karakterize etme potansiyeli bulunuyor ve tahmin gücü bir gün hangi tedavilerin bireysel özelliklere göre en etkili olacağını değerlendirmek için kullanılabilir.

Yeni model, beynin farklı bölgelerindeki farklı yaşlanma oranlarını ayırt edebildi. Irimia, bu farklılıkların daha derinlemesine incelenmesinin (genetik, çevresel ve yaşam tarzı faktörlerine bağlı olarak nasıl değiştiği de dahil olmak üzere) beyinde farklı patolojilerin nasıl geliştiğine dair fikir verebileceğini söyledi.

Araştırma ayrıca beynin belirli bölgelerindeki yaşlanma hızının cinsiyetler arasında farklılık gösterdiğini ortaya koydu. Bu da Alzheimer da dahil olmak üzere nörodejeneratif bozukluklar açısından erkeklerin ve kadınların neden farklı risklerle karşı karşıya kaldığına ışık tutabilir.