Un análisis de aprendizaje automático de las ondas cerebrales registradas durante el sueño podría ayudar a identificar a personas con un alto riesgo de desarrollar demencia, según un estudio liderado por la Universidad de California en San Francisco (UCSF) y el Beth Israel Deaconess Medical centre en Boston.
El estudio encontró que cuando la “edad cerebral” de una persona, estimada a partir de las señales del sueño utilizando un electroencefalograma (EEG), supera su edad real, el riesgo de demencia aumenta. Por cada 10 años de aumento en la edad cerebral en comparación con la edad real, el riesgo de demencia aumenta casi un 40%. Por el contrario, si la edad cerebral es menor que la edad real, el riesgo de demencia disminuye.
El estudio se publica en JAMA Network Open el 19 de marzo.
Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje automático que integra 13 características microestructurales de las ondas cerebrales a partir de registros de EEG. Los datos provienen de aproximadamente 7,000 participantes que habían sido inscritos en cinco estudios. Los participantes tenían entre 40 y 94 años y ninguno tenía demencia al inicio del estudio. Fueron seguidos entre 3.5 y 17 años, durante los cuales aproximadamente 1,000 participantes desarrollaron el trastorno.
Los investigadores descubrieron que analizar los patrones a pequeña escala en las ondas cerebrales durante el sueño proporcionó información que a menudo se pierde en las métricas convencionales del sueño. Análisis anteriores combinados de varias cohortes de participantes no encontraron vínculos significativos entre el riesgo de demencia y las medidas tradicionales del sueño, como el tiempo dedicado a diferentes etapas del sueño o la eficiencia general del sueño.
“Las métricas amplias del sueño no capturan completamente la naturaleza multidimensional compleja de la fisiología del sueño”, dijo la autora principal, Yue Leng, MBBS, PhD, profesora asociada de psiquiatría en la Facultad de Medicina de la UCSF.
Patrones de ondas cerebrales vinculados a la salud cognitiva.
Varios patrones de EEG del sueño que contribuyeron a la edad cerebral se sabe que desempeñan un papel en la salud cerebral y la memoria. Estos incluyen las ondas delta, que forman un patrón de onda rodante asociado con el sueño profundo, y los husos del sueño, una actividad cerebral corta y de alta frecuencia asociada con la consolidación de la memoria.
Entre los hallazgos más notables se encontró que los picos repentinos y grandes observados en el EEG, conocidos como curtosis, se asociaron con un menor riesgo de demencia.
Los investigadores también encontraron que la relación entre una “edad cerebral” más avanzada y el riesgo de demencia siguió siendo significativa después de tener en cuenta factores como la educación, el tabaquismo, el índice de masa corporal y la actividad física, así como otras afecciones de salud y factores de riesgo genéticos.
Potencial para la detección temprana.
Debido a que las señales de EEG del sueño se pueden recopilar de forma no invasiva, los investigadores dijeron que la edad cerebral podría eventualmente ayudar a detectar el riesgo de demencia en entornos no clínicos, como el uso de tecnologías portátiles.
“La edad cerebral se calcula a partir de las ondas cerebrales del sueño”, dijo Leng. “Sabemos que la actividad cerebral durante el sueño proporciona una ventana medible de cómo está envejeciendo el cerebro”.
Los hallazgos también plantean la posibilidad de que mejorar la salud del sueño pueda influir en el envejecimiento cerebral. Leng señaló que estudios anteriores han encontrado que tratar los trastornos del sueño puede cambiar los patrones de ondas cerebrales relacionados con el sueño.
“Una mejor gestión del cuerpo, como reducir el índice de masa corporal y aumentar el ejercicio para reducir la probabilidad de apnea, puede tener un impacto”, dijo el primer autor, Haoqi Sun, PhD, profesor asistente de neurología en el Beth Israel Deaconess Medical centre, quien desarrolló el modelo con dos coautores*. “Pero no hay una píldora mágica para mejorar la salud cerebral”.
Coautores:* Robert J. Thomas, MD, y M. Brandon Westover, MD, PhD, del Beth Israel Deaconess Medical centre, desarrollaron el modelo de aprendizaje automático con Sun. Para otros autores, consulte el artículo.
Financiación: Institutos Nacionales de la Salud (R01NS102190, R01NS102574, R01NS107291, RF1AG064312, RF1NS120947, R01AG073410, RF1AG064312, R01NS102190, R01AG062531). Instituto Nacional del Envejecimiento (R21AG085495 y R01AG083836); Fundación Nacional de Ciencias (2014431); Consejo Nacional de Investigación Médica y de la Salud (GTN2009264); Academia Americana de Medicina del Sueño.
Divulgaciones: Consulte el artículo.
Acerca de UCSF: La Universidad de California en San Francisco (UCSF) se centra exclusivamente en las ciencias de la salud y se dedica a promover la salud en todo el mundo a través de la investigación biomédica avanzada, la educación de posgrado en las ciencias de la vida y las profesiones de la salud, y la excelencia en la atención al paciente. UCSF Health, que sirve como centro médico académico principal de la UCSF, incluye entre los mejores hospitales especializados del país y otros programas clínicos, y tiene afiliaciones en toda el Área de la Bahía. La Facultad de Medicina de la UCSF también tiene un campus regional en Fresno. Obtenga más información en ucsf.edu o consulte nuestra Hoja de datos.
