世界

AIは脳が古くなる速度を測定します

老化を決定するための可能なツールに対して、人工知能が組み込まれています。で公開されている研究 'pnas'それは、人々の脳をどれほど速く老化させるかを測定する新しい人工知能モデルを提示し、認知劣化と認知症を理解、予防、治療するための新しいツールになる可能性があります。 チームによって設計されたツール カリフォルニア大学サンフランシスコ 磁気共鳴画像（IRM）の分析により、脳の変化のリズムを追跡することができません。より速い脳老化は、認知障害のより大きなリスクと密接に相関している、と彼は指摘する アンドレイ・イリミア。 «AIは、研究研究所と診療所の両方で、脳の健康を監視する方法を変える可能性があります」と彼は言います。脳の速度がどのように老化するかを知ることは、非常に便利なツールになる可能性があります»。 生物学的年齢は、個人の年齢とは異なります。生年月日に応じて同じ年齢を持っている2人は、細胞レベルの体の組織であると思われる身体がすでに「古い」ことができるため、非常に異なる生物学的年齢を持っている可能性があります。 生物学的年齢を評価するためのいくつかのテストは、血液サンプルを使用して、エピジェネティックな老化とDNAメチル化を測定します。これは、細胞の遺伝子の役割に影響を与えます。しかし、血液サンプルから生物学的年齢を測定することは、脳の年齢を測定するための悪い戦略であるとイミアは説明した。 脳老化は、この新しい3D-CNNニューロンネットワークモデルでより正確に測定できます。これは、同じ個人の磁気共鳴を経時的に比較します。従来の方法とは異なり、このアプローチは、加速または減速老化に関連する神経解剖学的変化を識別し、主要な脳領域を強調するマップを生成します。 認知的に健康な104人のグループに適用された場合 140人のアルツハイマー病患者脳老化の速度に関する新しいモデルの計算は、両方の時間に実行される認知機能テストの変化と密接に相関していました。 「これらの尺度と認知テストの結果との整合性は、フレームワークが神経認知劣化の初期のバイオマーカーとして機能することを示しています」とボグダンは言います。 「さらに、認知的に正常な個人と認知障害のある人の両方に適用可能性を示しています。」 健康的な老化 このモデルは、健康的な老化と疾患の軌跡の両方をよりよく特徴付ける可能性があり、その予測力をいつか適用して、個々の特性に応じてどの治療法がより効果的であるかを評価することができます。 新しいモデルは、脳のいくつかの領域で異なる老化率を区別することができました。遺伝学、環境、ライフスタイルの要因によってどのように異なるかを含むこれらの違いを深めることは、脳内で異なる病理がどのように発達しているかについての情報を提供する可能性がある、とIimia氏は述べた。 この研究はまた、特定の地域での脳老化のペースが性別の間で異なることを示しました。 エラーを報告します #AIは脳が古くなる速度を測定します