Una resonancia magnética cerebral puede predecir el envejecimiento

Científicos de Duke desarrollaron DunedinPACNI, algoritmo que analiza estructura cerebral para determinar velocidad de deterioro físico y riesgo de enfermedades crónicas futuras

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Una innovadora herramienta científica evalúa
Una innovadora herramienta científica evalúa el ritmo de envejecimiento humano a partir de imágenes cerebrales, anticipando riesgos de salud de manera personalizada (Imagen Ilustrativa Infobae)

Una sola resonancia magnética cerebral puede revelar la velocidad de envejecimiento de todo el cuerpo y predecir el riesgo futuro de enfermedades crónicas, demencia y muerte temprana, según un innovador estudio científico. Esta herramienta, desarrollada por investigadores de la Universidad de Duke, promete transformar la evaluación y prevención de enfermedades relacionadas con la edad, usando solo información de escáneres cerebrales rutinarios.

Los científicos crearon un modelo de aprendizaje automático llamado DunedinPACNI (Dunedin Pace of Aging Calculated from Neuroimaging), que analiza la estructura cerebral para determinar el ritmo de envejecimiento de una persona. La investigación, publicada en la revista Nature Aging, marca un avance significativo en medicina predictiva personalizada.

“Presentamos una nueva forma de medir qué tan rápido envejece una persona utilizando la información disponible en una sola resonancia magnética cerebral”, explicó Ahmad Hariri, profesor de psicología y neurociencia de la Universidad de Duke y autor principal del estudio. “El envejecimiento acelerado aumenta el riesgo de muchas enfermedades, como diabetes, enfermedades cardíacas, accidentes cerebrovasculares y demencia“, añadió el Hariri en declaraciones recogidas por Live Science.

La tecnología de resonancia magnética
La tecnología de resonancia magnética proporciona mapas detallados del cerebro, clave para estimaciones avanzadas del proceso de envejecimiento (Europa Press/Universidad de Missouri)

Metodología basada en el histórico Dunedin Study

El desarrollo de esta herramienta se basa en el Dunedin Study, que siguió a 1.037 personas de Dunedin, Nueva Zelanda, desde su nacimiento hasta la mediana edad. Los participantes, nacidos en 1972 y 1973, recibieron 19 evaluaciones periódicas para verificar el funcionamiento de órganos vitales, incluido el cerebro.

Para crear DunedinPACNI, el equipo analizó las resonancias magnéticas cerebrales tomadas a los 45 años de edad, procesando información sobre volumen, grosor y proporción de materia blanca y gris a través de un algoritmo de aprendizaje automático. Compararon estos datos con otras mediciones obtenidas en la misma época, como pruebas físicas y cognitivas, percepciones de salud y signos de envejecimiento facial.

Los resultados revelaron que un mayor deterioro en estas áreas se vincula a un envejecimiento general más acelerado, permitiendo correlacionar las características cerebrales con las métricas físicas y cognitivas.

Especialistas pueden interpretar patrones cerebrales
Especialistas pueden interpretar patrones cerebrales a través de escaneos, ayudando a anticipar posibles deterioros físicos y cognitivos (Freepik)

Comparación con herramienta previa DunedinPACE

El mismo equipo había desarrollado antes DunedinPACE, un modelo que analiza la metilación en el ADN para estimar el ritmo de envejecimiento. Hariri señaló: “DunedinPACE ha sido ampliamente adoptado por estudios con datos epigenéticos. DunedinPACNI ahora permite a investigaciones con resonancia magnética cerebral medir el envejecimiento acelerado”. Ambas herramientas produjeron resultados similares cuando se aplicaron paralelamente.

Validación en múltiples bases de datos internacionales

Para comprobar la utilidad de DunedinPACNI fuera del Dunedin Study, el equipo la utilizó con 42.000 resonancias de UK Biobank, más de 1.700 de la Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) y 369 de BrainLat, que incluye cinco países sudamericanos.

“Asegurar que nuestros hallazgos se generalicen a diferentes conjuntos de datos y grupos demográficos es una gran prioridad”, explicó Ethan Whitman, coautor del estudio y estudiante doctoral de Duke. El modelo estimó con precisión el ritmo de envejecimiento en todas estas cohortes, validando la capacidad de generalización en poblaciones diversas.

Resultados sobre predicción de enfermedades

UK Biobank y ADNI ofrecen datos de salud física y tasas de diferentes enfermedades. Utilizando estas medidas, el equipo vinculó ritmos de envejecimiento acelerados, determinados por DunedinPACNI, a riesgos aumentados de infarto, accidente cerebrovascular, EPOC y muerte. Esta capacidad predictiva facilita la identificación temprana de riesgos antes de que los síntomas sean evidentes.

“Quedamos asombrados de que la herramienta predijera el riesgo de enfermedad antes de los síntomas”, comentó Whitman. “Si solo estudias a las personas después de que se enferman, te estás perdiendo gran parte de la historia”, añadió.

Nuevos métodos permiten identificar tempranamente
Nuevos métodos permiten identificar tempranamente la probabilidad de padecer afecciones crónicas antes de que aparezcan síntomas clínicos (Imagen Ilustrativa Infobae)

Perspectivas de aplicación clínica

Hariri destaca el potencial de DunedinPACNI, ya que las resonancias cerebrales utilizadas se obtienen de manera rutinaria en la práctica médica. El siguiente paso es definir estándares de lo que constituye un envejecimiento saludable o deficiente.

El Dr. Dan Henderson, del Brigham and Women’s Hospital y la Harvard Medical School, resaltó la importancia de los resultados con BrainLat, ya que respaldan la capacidad de generalización del modelo. “Valdría la pena analizar más bases de datos donde los factores genéticos puedan diferir”, indicó Henderson. Además, imagina a DunedinPACNI reemplazando medidas convencionales de salud para ajustar las intervenciones médicas.

Whitman señala que, una vez validada para uso clínico, la herramienta podría ayudar a los pacientes a prepararse frente a riesgos relacionados con la edad antes de que aparezcan problemas de salud.

La herramienta representa un paso hacia una medicina personalizada, en la que las intervenciones pueden adaptarse específicamente al ritmo de envejecimiento de cada paciente, con el potencial de revolucionar la prevención y el tratamiento de enfermedades crónicas asociadas a la edad.

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