Исследователи из Тель-Авивского университета, включая Галя Кеплера, Шломи Лифшица и Янива Ассафа, представили новую мультимодальную модель для изучения старения человеческого мозга. Их работа, опубликованная в Nature Communications, выявила, что хронологический возраст объясняет значительную часть вариаций в структурных показателях мозга, однако процесс старения распределен пространственно, зависит от модальности и часто является нелинейным. Эти особенности, как правило, игнорируются традиционными моделями оценки возраста мозга, основанными только на T1-взвешенных изображениях. Новая модель, откалиброванная на популяции из 2796 взрослых, интегрирует объем серого вещества с показателями, полученными методом диффузионной МРТ, для построения линейных и квадратичных профилей возрастных ассоциаций в корковых и подкорковых областях.
Возраст структурного перехода (AST) и его значение
В рамках исследования был определен «Возраст структурного перехода» (AST) как вершина предпочтительной траектории, которая отмечает максимальное макроструктурное или микроструктурное совершенство до начала возрастного снижения. Карты AST показали ранние пики в сенсорно-моторной коре и более поздние пики в ассоциативных сетях. Это указывает на то, что различные области мозга достигают своего пика развития и начинают деградировать в разное время, что подчеркивает нелинейный характер старения.
Традиционные модели, которые рассматривают старение мозга как равномерный и линейный процесс, могут упускать эти важные региональные различия. Новая модель позволяет более точно отслеживать индивидуальные траектории старения для каждой области мозга, предоставляя более детальное понимание динамики возрастных изменений.
Ко-стареющие сети и улучшенная оценка возраста
Кластеризация на основе траекторий позволила выявить распределенные ко-стареющие сети, которые группируют отдаленные области мозга по общим мультимодальным тенденциям, а не по анатомическому расположению. Это означает, что функционально связанные, но анатомически удаленные области могут стареть синхронно, что открывает новые перспективы для изучения взаимосвязей в процессе старения.
Регионально-стековый предиктор, разработанный исследователями, значительно улучшил оценку возраста, снизив среднюю абсолютную ошибку до 3,45 лет. Этот предиктор также позволил создать интерпретируемые карты пространственной значимости, показывающие, какие области мозга вносят наибольший вклад в оценку возраста. Анализ скользящего окна показал, что ассоциации между разрывом в возрасте мозга и фенотипами зависят от возраста: они слабы у молодых взрослых и усиливаются в более позднем возрасте, что указывает на нарастающую значимость возрастных изменений с течением жизни.
Финансирование и дальнейшие перспективы
Исследование было поддержано рядом организаций, включая BIRAX (The Britain-Israel Research and Academic Exchange), Европейский исследовательский совет (ERC) в рамках программы Horizon Europe, Rosetrees Trust, Israel Science Foundation (ISF) и Совет по высшему образованию в Израиле. Эти гранты позволили провести масштабное исследование и разработать новые методологии для анализа старения мозга.
Полученные результаты имеют важное значение для понимания нормального и патологического старения мозга. Более точная оценка возраста мозга и выявление специфических паттернов старения могут помочь в ранней диагностике нейродегенеративных заболеваний и разработке индивидуализированных подходов к их лечению и профилактике.
Источник: Neuroscience : nature.com subject feeds
