Пять оттенков старения мозга
Анализ почти 50.000 сканирований мозга выявил пять различных моделей его атрофии, который оказались связаны со старением и нейродегенеративными заболеваниями, а также с некоторыми факторами образа жизни, генетическими и лабораторными биомаркерами.
Более того, эти модели позволяют предсказывать риски развития тех или иных заболеваний по данным МРТ. Масштабная работа, охватившая большую и разнородную популяционную выборку, опубликована в журнале Nature Medicine.
С течением жизни наш мозг деградирует и уменьшается в размерах. Этот процесс носит совершенно обычный характер, но иногда нормальное старение по разным причинам превращается в патологическое, которое происходит быстрее, чем характерно для возраста, и в иных областях мозга, чем при стандартных возрастных изменениях.
Эти изменения в анатомии мозга можно регистрировать на магнитно-резонансной томографии (МРТ), но они едва заметны - человеческий глаз не способен воспринимать закономерности систематических изменений мозга. Все шкалы оценки таких изменений, которые существуют сегодня, носят качественный и очень субъективный характер. Однако точная количественная характеристика старения мозга, которую бы удалось связать с индивидуальными данными каждого пациента, позволила бы поднять раннюю диагностику возрастных неврологических заболеваний на иной, более высокий уровень.
Исследования говорят о том, что методы машинного обучения могут извлекать тонкие «рисунки» или паттерны старения из данных МРТ. Но эти работы часто ограничены по охвату и включают данные относительно небольшого числа людей. Хотя не так давно международная группа ученых смогла создать довольно точные «карты деградации мозга» - инструмент для стандартизированной оценки его развития и старения.
Но чтобы выявить некоторые широкие закономерности между процессами, происходящими в нейроанатомии с возрастом, и заболеваниями, образом жизни, лабораторными и генетическими биомаркерами, команде исследователей потребовалось около восьми лет. И для этого они разработали метод глубокого обучения Surreal-GAN (Semi-SUpeRvised ReprEsentAtion Learning via GAN).
Surreal-GAN раскрывает неоднородность старения мозга с помощью подхода размерного представления. Сравнение популяций до 50 и после 50 лет дает четкое распределение паттернов («рисунков») старения на 5 групп.
Авторы обучили алгоритм на МРТ мозга 1150 здоровых людей в возрасте от 20 до 49 лет и 8992 людей старше 50 лет, у многих из которых имелось снижение когнитивных способностей в разной степени. Это позволило алгоритму распознавать повторяющиеся особенности стареющего мозга и создать некоторую внутреннюю модель анатомических структур, которые имеют тенденцию меняться одновременно, в отличие от тех, которые изменяются независимо.
Затем ученые применили полученную модель к МРТ почти 50 000 человек, участвовавших в различных исследованиях старения и неврологического здоровья (11 исследований консорциума iSTAGING). Этот анализ дал пять дискретных паттернов атрофии мозга (R-индексов), с которыми ученые связали различные типы возрастной дегенерации мозга.
R1 характеризовал по большей части подкорковую атрофию (хвостатое ядро и скорлупа), R2 - очаговую медиальную атрофию височной доли, R3 - теменно-височную атрофию, R4 - распространенную атрофию коры в медиальных и латеральных лобных областях, а также в верхних теменных и затылочных областях. R5 был связан с атрофией, сосредоточенной вокруг островковой коры. Все эти типы хорошо коррелировали с возрастом, особенно R5. Кроме того, атрофия по всем паттернам сильнее наблюдалась у мужчин и не была связана с уровнем образования.
Связь между R-индексами и болезнями устанавливали, объединив участников исследования в 14 категорий заболеваний: легкие когнитивные нарушения и деменция, инсульт, рассеянный склероз, гипертония, диабет, депрессия, биполярное расстройство, шизофрения, болезнь Паркинсона, хроническая обструктивная болезнь легких, остеоартрит, хроническая болезнь почек, остеопороз и ишемическая болезнь сердца.
Деменция и ее предшественник - легкое когнитивное нарушение, были связаны с тремя из пяти паттернов. Рассеянный склероз - с R3, R4 и R5. Шизофрения и болезнь Паркинсона - с R3 и R5. R5 в целом оказался больше связан с нервно-психическими заболеваниями, а также с группой хронических заболеваний других систем органов.
Кроме того, паттерны потенциально можно использовать для выявления вероятностей дегенерации мозга в будущем. Предсказать прогрессирование от когнитивно нормального состояния до легкого когнитивного нарушения могут R2, R4 и R5, а на более поздних стадиях (от легких нарушений к деменции) будут более показательными R2, R3 и R5. Комбинация из трех паттернов R3, R4 и R5 достаточно сильно коррелировала с риском смертности.
Авторы обнаружили четкие взаимосвязи между определенными моделями атрофии мозга и различными физиологическими и экологическими факторами, включая употребление алкоголя и курение (R3, R5), а также различными генетическими и биохимическими биомаркерами. Авторы считают, что эти результаты, вероятно, отражают влияние общего физического благополучия на неврологическое здоровье, поскольку повреждение других систем органов тоже может иметь последствия для мозга.
Текст: Анна Хоружая
Ссылка на источник
Более того, эти модели позволяют предсказывать риски развития тех или иных заболеваний по данным МРТ. Масштабная работа, охватившая большую и разнородную популяционную выборку, опубликована в журнале Nature Medicine.
С течением жизни наш мозг деградирует и уменьшается в размерах. Этот процесс носит совершенно обычный характер, но иногда нормальное старение по разным причинам превращается в патологическое, которое происходит быстрее, чем характерно для возраста, и в иных областях мозга, чем при стандартных возрастных изменениях.
Эти изменения в анатомии мозга можно регистрировать на магнитно-резонансной томографии (МРТ), но они едва заметны - человеческий глаз не способен воспринимать закономерности систематических изменений мозга. Все шкалы оценки таких изменений, которые существуют сегодня, носят качественный и очень субъективный характер. Однако точная количественная характеристика старения мозга, которую бы удалось связать с индивидуальными данными каждого пациента, позволила бы поднять раннюю диагностику возрастных неврологических заболеваний на иной, более высокий уровень.
Исследования говорят о том, что методы машинного обучения могут извлекать тонкие «рисунки» или паттерны старения из данных МРТ. Но эти работы часто ограничены по охвату и включают данные относительно небольшого числа людей. Хотя не так давно международная группа ученых смогла создать довольно точные «карты деградации мозга» - инструмент для стандартизированной оценки его развития и старения.
Но чтобы выявить некоторые широкие закономерности между процессами, происходящими в нейроанатомии с возрастом, и заболеваниями, образом жизни, лабораторными и генетическими биомаркерами, команде исследователей потребовалось около восьми лет. И для этого они разработали метод глубокого обучения Surreal-GAN (Semi-SUpeRvised ReprEsentAtion Learning via GAN).
Surreal-GAN раскрывает неоднородность старения мозга с помощью подхода размерного представления. Сравнение популяций до 50 и после 50 лет дает четкое распределение паттернов («рисунков») старения на 5 групп.
Авторы обучили алгоритм на МРТ мозга 1150 здоровых людей в возрасте от 20 до 49 лет и 8992 людей старше 50 лет, у многих из которых имелось снижение когнитивных способностей в разной степени. Это позволило алгоритму распознавать повторяющиеся особенности стареющего мозга и создать некоторую внутреннюю модель анатомических структур, которые имеют тенденцию меняться одновременно, в отличие от тех, которые изменяются независимо.
Затем ученые применили полученную модель к МРТ почти 50 000 человек, участвовавших в различных исследованиях старения и неврологического здоровья (11 исследований консорциума iSTAGING). Этот анализ дал пять дискретных паттернов атрофии мозга (R-индексов), с которыми ученые связали различные типы возрастной дегенерации мозга.
R1 характеризовал по большей части подкорковую атрофию (хвостатое ядро и скорлупа), R2 - очаговую медиальную атрофию височной доли, R3 - теменно-височную атрофию, R4 - распространенную атрофию коры в медиальных и латеральных лобных областях, а также в верхних теменных и затылочных областях. R5 был связан с атрофией, сосредоточенной вокруг островковой коры. Все эти типы хорошо коррелировали с возрастом, особенно R5. Кроме того, атрофия по всем паттернам сильнее наблюдалась у мужчин и не была связана с уровнем образования.
Связь между R-индексами и болезнями устанавливали, объединив участников исследования в 14 категорий заболеваний: легкие когнитивные нарушения и деменция, инсульт, рассеянный склероз, гипертония, диабет, депрессия, биполярное расстройство, шизофрения, болезнь Паркинсона, хроническая обструктивная болезнь легких, остеоартрит, хроническая болезнь почек, остеопороз и ишемическая болезнь сердца.
Деменция и ее предшественник - легкое когнитивное нарушение, были связаны с тремя из пяти паттернов. Рассеянный склероз - с R3, R4 и R5. Шизофрения и болезнь Паркинсона - с R3 и R5. R5 в целом оказался больше связан с нервно-психическими заболеваниями, а также с группой хронических заболеваний других систем органов.
Кроме того, паттерны потенциально можно использовать для выявления вероятностей дегенерации мозга в будущем. Предсказать прогрессирование от когнитивно нормального состояния до легкого когнитивного нарушения могут R2, R4 и R5, а на более поздних стадиях (от легких нарушений к деменции) будут более показательными R2, R3 и R5. Комбинация из трех паттернов R3, R4 и R5 достаточно сильно коррелировала с риском смертности.
Авторы обнаружили четкие взаимосвязи между определенными моделями атрофии мозга и различными физиологическими и экологическими факторами, включая употребление алкоголя и курение (R3, R5), а также различными генетическими и биохимическими биомаркерами. Авторы считают, что эти результаты, вероятно, отражают влияние общего физического благополучия на неврологическое здоровье, поскольку повреждение других систем органов тоже может иметь последствия для мозга.
Текст: Анна Хоружая
Ссылка на источник