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Nuovo algoritmo di AI determina l'«età istopatologica» del cervello e la possibilità di ammalarsi

Histopathologic brian age Markx et alFonte: Markx et al.

Le potenti capacità predittive dell'intelligenza artificiale (AI) forniscono ai neuroscienziati informazioni preziose per la ricerca sulle malattie cerebrali come il morbo di Alzheimer (MA) e altri disturbi. Un nuovo studio eseguito al Mount Sinai di New York, pubblicato su Acta Neuropatologica, svela un modello di AI ad apprendimento profondo chiamato 'HistoAge', che vede le aree cerebrali suscettibili ai cambiamenti legati all'età e prevede l'età alla morte dal tessuto cerebrale umano, attraverso maggiori intuizioni sul meccanismo che sottende le neurodegenerazioni.


"I nostri risultati indicano che l'età istopatologica del cervello è una metrica potente e indipendente per comprendere i fattori che contribuiscono all'invecchiamento del cervello", ha scritto l'autore senior Andrew McKenzie MD/PhD responsabile della ricerca del Mount Sinai.


Mentre invecchia, il cervello umano subisce una serie di cambiamenti. Secondo il National Institute on Aging, questi cambiamenti cerebrali possono includere aumento di infiammazione, riduzione del flusso sanguigno, compromissioni delle comunicazioni neuronali in alcune aree e persino restringimento, che possono influire su complesse attività mentali e apprendimento.


Il numero di anziani nella popolazione mondiale è in aumento, e perciò è importante comprendere le differenze tra invecchiamento cerebrale sano e malato. L'OMS stima che 1 persona su 6 a livello globale sarà over-60 entro il 2030 ed entro il 2050, tale stima indica in 2,1 miliardi gli over-60 in tutto il mondo e il triplo degli over-80 dal 2020 al 2050.


"Le immagini istopatologiche forniscono una vasta gamma di dati patologici a livello cellulare che possono essere sfruttati per costruire modelli di apprendimento profondo che valutano l'accelerazione dell'invecchiamento", hanno scritto i ricercatori.


L'istopatologia è lo studio dei cambiamenti anatomici nel tessuto malato usando un microscopio, spesso a fini diagnostici. Per la diagnosi di cancro e altre malattie complesse, le immagini istopatologiche a livello intero sono riconosciute come strumento clinico ideale. Per condurre questo studio, i ricercatori hanno addestrato un algoritmo di AI su oltre 680 immagini digitalizzate a livello intero di sezioni di ippocampo post mortem da donatori di cervello umano con un'età media alla morte di 85 anni.


"È noto che l'ippocampo è coinvolto sia nell'invecchiamento cerebrale che nelle malattie neurodegenerative dipendenti dall'età ed è quindi una regione anatomica ideale per questa analisi", hanno scritto i ricercatori.


L'ippocampo è una regione cerebrale ampiamente studiata, anche perché è una delle aree colpite dal MA. Nella neuroanatomia, l'ippocampo, parte del lobo limbico, si trova nella parte temporale della corteccia cerebrale associata all'apprendimento e alla memoria. La sua forma ricorda un cavalluccio marino, da cui prende il nome. Gli scienziati del Mount Sinai hanno usato un modello di AI che consiste in una 'rete di grafico convoluzionale' (GCN, graph convolutional network), una classe di reti neurali artificiali per l'apprendimento automatico dei grafici.

[...]

Per comprendere l'accelerazione dell'invecchiamento del cervello, i ricercatori hanno calcolato la differenza tra l'età prevista del modello AI e l'età effettiva. Il modello AI è stato in grado di prevedere l'età alla morte in base alla composizione cellulare del tessuto cerebrale con una precisione media di 5,45 anni e fungere da possibile biomarcatore digitale per potenziali malattie e disturbi cerebrali, identificando le aree cerebrali vulnerabili.


I ricercatori hanno confrontato i risultati di HistoAge con un biomarcatore comunemente usato per l'invecchiamento, la metilazione del DNA umano, che è un meccanismo epigenetico che regola l'espressione genica e la differenziazione dei tessuti. I cambiamenti epigenetici possono influenzare le espressioni geniche e causare condizioni da trattare con farmaci.


Gli scienziati hanno condotto una stima istopatologica dell'età del cervello su un set di dati indipendente di oltre 250 individui. Hanno scoperto una forte correlazione tra compromissione cognitiva e accelerazione di HistoAge, che ha surclassato le accelerazioni basate sulla metilazione del DNA.


"Abbiamo scoperto che l'accelerazione dell'età istopatologica del cervello aveva associazioni significative con esiti clinici e patologici che non possono essere scoperte con misure basate sull'epigenetica", hanno riferito gli scienziati del Mount Sinai.


L'accelerazione dell'HistoAge ha avuto associazioni significative con malattie cerebrovascolari, diverse metriche di tau fosforilato plasmatico (p-tau) e la compromissione cognitiva, secondo i ricercatori. Con l'AI ad apprendimento profondo applicato, i ricercatori del Mount Sinai hanno creato uno strumento quantitativo che fornisce preziose informazioni sull'invecchiamento cerebrale e sullo sviluppo delle malattie neurodegenerative, che in futuro potranno aiutare ad accelerare nuovi trattamenti per le malattie cerebrali legate all'età.

 

 

 


Fonte: Cami Rosso su Psychology Today (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: GA Marx, et al. Histopathologic brain age estimation via multiple instance learning. Acta Neuropathol, 2023, DOI

Copyright: Tutti i diritti di testi o marchi inclusi nell'articolo sono riservati ai rispettivi proprietari.

Liberatoria: Questo articolo non propone terapie o diete; per qualsiasi modifica della propria cura o regime alimentare si consiglia di rivolgersi a un medico o dietologo. Il contenuto non rappresenta necessariamente l'opinione dell'Associazione Alzheimer OdV di Riese Pio X ma solo quella dell'autore citato come "Fonte". I siti terzi raggiungibili da eventuali collegamenti contenuti nell'articolo e/o dagli annunci pubblicitari sono completamente estranei all'Associazione, il loro accesso e uso è a discrezione dell'utente. Liberatoria completa qui.

Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

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