Pace of Brain Aging Tracked Non-Invasively With AI
25 de febrero de 2025
Investigadores de la Escuela de Gerontología Leonard Davis de la Universidad del Sur de California (USC) han desarrollado un modelo de IA que rastrea de forma no invasiva el envejecimiento cerebral mediante imágenes por resonancia magnética. Esta herramienta, bautizada con el nombre de “Three-Dimensional Convolutional Neural Network” (3D-CNN), mide la velocidad del envejecimiento cerebral y la correlaciona con el riesgo de deterioro cognitivo. A diferencia de métodos anteriores, analiza las variaciones a lo largo del tiempo y muestra claramente los cambios neuroanatómicos. Puede ayudar a predecir el riesgo de Alzheimer y evaluar la eficacia del tratamiento. De acuerdo con los autores, el modelo también revela diferencias de envejecimiento basadas en el sexo y podría permitir intervenciones tempranas antes de que aparezcan los síntomas cognitivos.
El artículo fuente, de acceso restringido, se encuentra publicado en el medio de divulgación científica PNAS: Deep learning to quantify the pace of brain aging in relation to neurocognitive changes
