El modelo de aprendizaje automático predice mejoras en la salud del cerebro basándose en biomarcadores neuronales

Como parte de su búsqueda continua para mejorar la salud y el rendimiento del cerebro, una nueva investigación dirigida por el Centro para la Salud del Cerebro de la Universidad de Texas en Dallas investigó los biomarcadores neuronales asociados con mejoras en el índice de salud del cerebro.

El estudio, “Hacia la salud cerebral de precisión: predicción precisa de una trayectoria de índice cognitivo utilizando métricas de neuroimagen”, se publicó recientemente en Corteza cerebral.

Un total de 48 participantes de entre 21 y 65 años completaron una tarea sencilla durante una sesión de imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI) y luego, una vez más, aproximadamente seis meses después, después de participar en protocolos de entrenamiento cognitivo. Los investigadores derivaron biomarcadores neuronales de la respuesta hemodinámica (flujo sanguíneo) del cerebro a la tarea.

En estos mismos momentos, los participantes completaron una batería de evaluaciones cognitivas en línea que miden la memoria, la atención estratégica y la innovación; estas evaluaciones holísticas producen una puntuación compuesta de la aptitud holística del cerebro, llamada BrainHealth Index.

Luego, los investigadores entrenaron un modelo de aprendizaje automático para predecir mejoras en el índice BrainHealth basándose únicamente en los marcadores neuronales medidos en ambas visitas.

Mientras que el BrainHealth Index se deriva de evaluaciones autoinformadas, los biomarcadores neuronales proporcionan una medida física objetiva de lo que sucede en el cerebro. Así como los niveles de colesterol son un biomarcador común para la salud y las enfermedades cardíacas, los biomarcadores neuronales pueden servir no sólo como sistemas de alerta temprana de patología cerebral, sino también como marcadores de una mejor salud cerebral, como lo demuestra este estudio.

El modelo optimizado de aprendizaje automático predijo con éxito una ganancia sustancial en el índice BrainHealth con una precisión del 90 %, lo que confirma una relación funcional entre el índice y los biomarcadores neuronales en una población sana.

Este estudio es único porque nuestro equipo utilizó un biomarcador cerebral para rastrear la salud del cerebro en lugar de la enfermedad. Establecer una relación funcional tan clara entre el BrainHealth Index y este biomarcador neuronal refuerza el valor del Índice para medir el estado de la salud cerebral, sin la necesidad de costosos procedimientos de imagen”.

Jeffrey S. Spence, Ph.D., autor principal y director de bioestadística

La autora colaboradora Sandra Bond Chapman, Ph.D., fundadora y directora en jefe del Center for BrainHealth y profesora distinguida Dee Wyly en UT Dallas afirmó: “Hasta donde sabemos, este es uno de los primeros estudios que demuestra marcadores predictivos de una mejor salud cerebral con Combinaron cambios neuronales y mejoras de comportamiento después del entrenamiento cognitivo en adultos sanos desde jóvenes hasta adultos mayores”.

“Los hallazgos grupales muestran significación estadística, pero la significación clínica se logra cuando podemos especificar a nivel individual quién se beneficia o no responde a diferentes protocolos de tratamiento”, continuó.

“Este estudio nos acerca un paso más a la salud cerebral de precisión, lo que en última instancia permitirá que las intervenciones se adapten a cada individuo”. Este estudio, centrado en marcadores de mejora del cerebro, fue apoyado generosamente por la filantropía privada de Sammons Enterprises, Inc.