Durante algún tiempo se puso de moda un videojuego presuntamente capaz de medir tu edad cerebral. A través de una serie de pruebas lógico-matemáticos y verbales, una cabeza flotante evaluaba tu rendimiento y lo convertía en una supuesta edad, pero la cifra no era más que una forma de hablar, poco precisa y sin demasiada evidencia científica.

En realidad, las pruebas de inteligencia empezaron así, informando de tu supuesta edad cerebral, algo que tenía cierto sentido en el caso de los niños, donde es evidente que algunos se desarrollan cognitivamente antes que otros. No obstante, ahora, por fin, un grupo de científicos ha entrenado a una inteligencia artificial para que mida nuestra edad cerebral real. O, dicho de otro modo: cuánto ha envejecido nuestro cerebro a pesar de la edad legal que tengamos.

Midiendo el cerebro

A diferencia de las “pruebas de inteligencia” más virales de internet, la forma en que esta IA mide cuánto ha envejecido tu cerebro se basa en imágenes. Concretamente en resonancias magnéticas de tu cerebro, donde podemos ver qué hay en el interior de tu cráneo, los volúmenes y formas de cada parte del cerebro. Y es que, aunque contamos con una infinidad de imágenes de cerebros sanos y enfermos obtenidas a través de resonancia magnética, a veces las diferencias son demasiado sutiles para nuestros ojos.

Podemos comparar la IA con el uso de un nivel. Si estamos construyendo una casa queremos asegurarnos de que no está torcida. Pequeños errores podrían ser determinantes, pero escapan a nuestro ojo. Por eso, necesitamos un aparato con más sensibilidad que nosotros, como el nivel o, en este caso, una IA capaz de procesar las imágenes y encontrar ligeras correlaciones que se nos escapan. No obstante, cabe señalar que en esta investigación recientemente publicada en Nature Medicine, los investigadores no pretenden dar una cifra para tu edad cerebral, sino detectar signos precoces de envejecimiento antes de que tengan efectos evidentes en el comportamiento o que sean visibles para el ojo humano en las pruebas de imagen.

Unas 50.000 imágenes

Para entrenar a la inteligencia artificial, los expertos utilizaron unas 50.000 resonancias magnéticas. Concretamente, las de 1.150 personas sanas de entre 20 y 50 años y 9.000 de personas sanas y con deterioro cognitivo de más de 50 años. A partir de esta gran cantidad de información, la inteligencia artificial pudo detectar cinco características comunes al cerebro de los pacientes con un deterioro cognitivo leve. Rasgos sutiles de atrofia cerebral que no son apenas perceptibles para nuestro ojo y, aunque lo fueran, serían realmente difícil encontrar un patrón entre la gran cantidad de información que nos ofrecen estas imágenes sin una IA que acelere el proceso.

El investigador principal, Christos Davatzikos, de la Universidad de Pensilvania, acalra que “Este trabajo nos ayuda a comprender la heterogeneidad del envejecimiento del cerebro en general, que está causada por varias patologías subyacentes posibles, incluidos el alzhéimer y el párkinson, y también factores relacionados con la salud cardiovascular y metabólica”. Y es que, junto a las imágenes, la IA fue alimentada con información acerca de los hábitos de vida, valores biomédicos e información genética de algunas personas, para encontrar el posible origen del envejecimiento.

Porque, aunque tengamos asumido que el envejecimiento achacoso que conocemos es inevitable con el paso del tiempo, en realidad no son los segundos quienes nos envejecen, sino otra serie de procesos que, eso sí, se acumulan a medida que pasa el tiempo. Si logramos identificarlos y contrarrestarlos podríamos envejecer de una forma más sana y, por lo tanto, con mejor calidad de vida.

QUE NO TE LA CUELEN:

• En principio no tenemos tratamientos curativos para las enfermedades neurodegenerativas que esta IA puede medir, por lo que diagnosticarlas antes puede no ser tan determinante como en otras patologías. Sin embargo, contamos con tratamientos que ralentizan el progreso de algunas de estas enfermedades y que podrían mejorar la calidad de vida de los pacientes durante algunos años. Esto, sumado a un cambio de hábitos de vida podría ayudar a retrasar el debut de los primeros síntomas de la enfermedad. No obstante, todavía falta para que esta tecnología se integre en el sistema sanitario.

REFERENCIAS (MLA):

• Yang, Zhijian, et al. "Brain Aging Patterns in a Large and Diverse Cohort of 49,482 Individuals." Nature Medicine, 2024.