Правое полушарие стареет быстрее: ИИ увидел скрытые изменения мозга

Новое исследование, опубликованное в PNAS, показывает: мозг стареет не как единый механизм, а скорее как коммунальная квартира, где одни комнаты уже требуют ремонта, а другие делают вид, что всё в порядке. Учёные разработали искусственный интеллект, который оценивает не только общий «возраст мозга», но и биологический возраст отдельных участков.

Для этого используется МРТ — магнитно-резонансная томография, при которой сильное магнитное поле создаёт подробные изображения внутренних структур организма. По снимку можно сравнить предполагаемый биологический возраст мозга с реальным возрастом человека. Более «старый» вид мозга нередко связан с повышенным риском снижения когнитивных способностей и нейродегенеративных заболеваний, включая болезнь Альцгеймера.

Раньше специалисты обычно сводили сложную картину к одному числу: насколько старым выглядит весь мозг. Однако мозг состоит из разных областей, отвечающих за память, принятие решений, движение и другие функции. Такой общий показатель способен скрыть локальные изменения. Поэтому команда Nikhil N. Chaudhari, Andrei Irimia и коллег из Irimia Lab создала модель «локального возраста мозга» — пространственную карту, показывающую, сколько лет выглядит каждый участок.

Модель обучили на МРТ-снимках 14 748 когнитивно здоровых людей в возрасте от 19 до 100 лет. Система анализировала мозг на уровне вокселей — маленьких трёхмерных элементов изображения. Затем её проверили на независимой группе из 1 985 участников Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative: 1 102 человека были когнитивно здоровы, у 354 диагностировали лёгкие когнитивные нарушения, а у 529 — болезнь Альцгеймера.

У здоровых участников средняя ошибка оценки составила около 5,9 года. Модель обнаружила, что лобные и височные доли, связанные со сложным мышлением и памятью, выглядели биологически старше, чем задние отделы мозга, включая зрительные зоны затылочной доли.

Особенно примечательной оказалась асимметрия полушарий: правое полушарие в среднем имело более высокий локальный возраст, чем левое. Этот результат сохранился после повторного обучения модели на выборке, где были сбалансированы левши и правши. Учёные пока не знают, чем объясняется такая разница.

Исследователи также сравнили борозды и извилины коры головного мозга. Борозды — глубокие углубления между складками — выглядели старше извилин примерно на 0,40 года по показателю разницы между биологическим и календарным возрастом.

У людей с болезнью Альцгеймера и лёгкими когнитивными нарушениями более старые участки обнаруживались в областях, которые часто страдают на ранних этапах нейродегенерации. У пациентов с Альцгеймером бледный шар и скорлупа — подкорковые структуры, участвующие в движении и некоторых формах обучения — имели разрыв возраста примерно на 3,5–3,6 года больше, чем у здоровых участников. Гиппокамп, необходимый для формирования новых воспоминаний, выглядел более чем на три года старше.

У пациентов с Альцгеймером повышенный локальный возраст, например в правом бледном шаре, был тесно связан с худшими результатами общих когнитивных тестов и оценок повседневной самостоятельности. У людей с лёгкими нарушениями эта связь была значительно слабее, а у здоровых участников почти не проявлялась.

Авторы подчёркивают: метод пока является исследовательским инструментом, а не готовым медицинским тестом. Модель обучали на высококачественных исследовательских МРТ, которые обычно лучше стандартных снимков в обычных больницах. Кроме того, система обучалась только на мозге когнитивно здоровых людей, а изображения в основном были получены в один момент времени.

Поэтому «старый» локальный участок сам по себе не означает, что у человека есть болезнь Альцгеймера или она обязательно разовьётся. Чтобы выяснить, может ли карта локального возраста заранее предупреждать о деменции, нужны многолетние исследования с повторными МРТ. В будущем учёные хотят связать региональное старение с состоянием сосудов и сердца, обменом веществ, образом жизни и другими биомаркерами. Работа получила название «Deep learning maps local brain aging in relation to cognition across human adulthood»; среди авторов — Nikhil N. Chaudhari, Owen M. Vega Huerta, Samayan Bhattacharya, Nahian F. Chowdhury, Andrei Irimia и Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative.